python - scipy.ndimage.interpolate convolve 和 correlate 之间的区别

Question

我只是想熟悉 scipy.ndimage ，但我不知道 interpolate.convolve 和 interpolate.correlate 有何不同。

In [24]: a
Out[24]: 
array([[  0.,   1.,   2.],
       [  3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.],
       [  9.,  10.,  11.]])
In [25]: filt=array([[0,1,0],[1,2,1],[0,1,0]])
In [26]: convolve(a,weights=filt)
Out[26]: 
array([[  4.,   9.,  14.],
       [ 19.,  24.,  29.],
       [ 37.,  42.,  47.],
       [ 52.,  57.,  62.]])
In [27]: correlate(a,weights=filt)
Out[27]: 
array([[  4.,   9.,  14.],
       [ 19.,  24.,  29.],
       [ 37.,  42.,  47.],
       [ 52.,  57.,  62.]])
In [28]: correlate == convolve
Out[28]: False

它们完全一样吗？

Answer 1

卷积 [f(x), g(x)] = 相关性 [f(x), g(-x)]

当您简单地将内核移动到图像上时，就会发生相关性。

卷积是一个数学概念（也用于物理学），例如在傅立叶变换或计算量子力学粒子/波的概率密度时发挥作用。