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我想知道在给定滤波器长度的情况下，在 python 中生成一维高斯内核的最简单方法是什么。我认为这个想法是评估向量 [-filter-length,...,filter_length] 值的正态分布，是否正确？

到目前为止，我已经这样做了，但我不知道为什么它不正确：

result = np.zeros( filter_length )

mid = filter_length/2
result=[(1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)))*(1/(numpy.exp((i**2)/(2*sigma**2)))) for i in range(-mid,mid+1)]  

return result

其中sigma是标准差，它是一个参数。filter-length也是一个参数。

这是不正确的，因为我得到了，例如，对于 length=3 和sigma=math.sqrt(1.0/2/math.log(2))

[0.23485931967491286, 0.46971863934982572, 0.23485931967491286]

它应该是：

[0.25, 0.5, 0.25]

那么，有没有四舍五入的问题？我不知道发生了什么事...

编辑我认为我应该以某种方式截断

问题已解决问题是我没有正常化。我必须将向量除以其所有分量的总和。

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我对 numpy 语法不是很坚定，但是如果你用狄拉克脉冲对内核进行卷积，你会得到与输出相同的内核。

所以你可以简单地使用 inbuild scipy.ndimage.filters.gaussian_filter1d函数，并使用这个数组作为输入： [ 0, 0, 0, ... 0, 1, 0, ...0, 0, 0]

输出应该是一个高斯核，峰值为 1。（将 1 替换为所需内核中所需的最大值）

所以本质上，你会得到 gaussian_filter1d 函数内部使用的高斯核作为输出。这应该是生成高斯核的最简单且最不容易出错的方法，您可以使用相同的方法生成 2d 内核，并使用相应的 scipy 2d 函数。当然，如果目标是从头开始，那么这种方法也只能作为参考

关于您的方程式：
要获得 [..., 0.5, ...] 作为公式的输出，您需要求解
(1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)) = 0.5
，因此正确的 sigma 应该是
sigma = math.sqrt(2*1/np.pi)

于 2013-02-16T23:09:53.850 回答