[人工智能]学习记录1：pytorch——自定义卷积（sobel / gaussian_blur） | FFT

issue1: 在正常的CNN中，一般使用的都是learned conv weights ,这样不需要我们去做任何的干涉和操作；可在部分时候也需要自定义一些特殊的运算，比如获取图像的梯度（sobel算子），获取blur图像以此搭建pyramid images。使用卷积操作既可以大大契合需求，在CNN中也能加快运算。

实际操作：使用

F.conv2d(xx, k, stride=stride, padding=0)  xx是输入，k是自定义的卷积核。

其实只是提取获取好xx ＆ k， 然后将其转换成tensor形式，然后套入F.conv2d 运算即可。

def get_gaussian_kernel(size=3): # 获取高斯kerner 并转为tensor ，size 可以改变模糊程度
    kernel = cv2.getGaussianKernel(size, 0).dot(cv2.getGaussianKernel(size, 0).T)
    kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
    kernel = torch.nn.Parameter(data=kernel, requires_grad=False)
    return kernel

def get_sobel_kernel(im):
    sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32')  
    sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))
    weight = Variable(torch.from_numpy(sobel_kernel))
????return weight 

两种形式都是一样的，提前获取好，然后再转换成tensor 就好。

im = Image.open('./cat.jpg').convert('L')
    # 将图片数据转换为矩阵
    im = np.array(im, dtype='float32')
    # 将图片矩阵转换为pytorch tensor,并适配卷积输入的要求
    im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))

????????

def gaussian_blur(x, k, stride=1, padding=0):
    res = []
    x = F.pad(x, (padding, padding, padding, padding), mode='constant', value=0)
    for xx in x.split(1, 1):
        res.append(F.conv2d(xx, k, stride=stride, padding=0))
    return torch.cat(res, 1)

gauss_kernel = get_gaussian_kernel(size=9)
low_gray = gaussian_blur(im, gauss_kernel, padding=0)

def functional_conv2d(im):
    sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32')  #
    sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3))
    weight = Variable(torch.from_numpy(sobel_kernel))
    print('weight.size()',weight.size())
    edge_detect = F.conv2d(Variable(im), weight)
    print('edge_detect.size()', edge_detect.size())
    edge_detect = edge_detect.squeeze().detach().numpy()
    print('edge_detect.size()', edge_detect.shape)
    return edge_detect

edge_detect = functional_conv2d(im)

运行结果展示：

??

?

issue2:? pytorch 中FFT

im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))
    print('input size:',im.size())
    fft = torch.rfft(im, 2, onesided=False)
    print('fft[..., 0]',fft[..., 0].size())
    print('fft',fft.size())

?输出：

输出：
size: torch.Size([1, 1, 360, 600])
fft[..., 0]  是实部  fft[..., 1] 是虚部
torch.Size([1, 1, 360, 600])
fft
torch.Size([1, 1, 360, 600, 2])

获取幅度：torch.sqrt(fft[..., 0] ** 2 + fft[..., 1] ** 2 + 1e-8)

?