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FFTベースの2D畳み込みと相関Python

Scipy（または別の人気のあるライブラリ）に組み込まれているFFTベースの2D相互相関または畳み込み関数はありますか？

次のような関数があります。

  • _scipy.signal.correlate2d_-「convolveNDによって実装された直接メソッドは、大きなデータの場合は遅くなります」
  • _scipy.ndimage.correlate_-「配列は、正確な計算を使用して（つまり、FFTではなく）指定されたカーネルと相関しています。」
  • _scipy.fftpack.convolve.convolve_、私にはよくわかりませんが、間違っているようです

numarrayには correlate2d()関数と_fft=True_スイッチ がありましたが、numarrayがnumpyに折りたたまれていて、この関数が含まれているかどうかがわかりません。

pythonimagenumpysignal-processingfft
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endolith

_scipy.signal.fftconvolve_、 magnusによっても指摘されている を見つけましたが、それがn-次元であることを当時は認識していませんでした。組み込みで適切な値を生成するため、理想的なソリューションのようです。

2D畳み込みの例 から：

_In [1]: a = asarray([[ 1, 2, 3],
   ...:              [ 4, 5, 6],
   ...:              [ 7, 8, 9]])

In [2]: b = asarray([[-1,-2,-1],
   ...:              [ 0, 0, 0],
   ...:              [ 1, 2, 1]])

In [3]: scipy.signal.fftconvolve(a, b, mode = 'same')
Out[3]: 
array([[-13., -20., -17.],
       [-18., -24., -18.],
       [ 13.,  20.,  17.]])
_

正しい！一方、STSCIバージョンでは、境界を正しくするために追加の作業が必要ですか？

_In [4]: stsci.convolve2d(a, b, fft = True)
Out[4]: 
array([[-12., -12., -12.],
       [-24., -24., -24.],
       [-12., -12., -12.]])
_

（STSCIメソッドもコンパイルが必要ですが、これは失敗しました（Python以外の部分をコメントアウトしました）、 this のようなバグがあり、入力を変更すると（[1、2]は[[1 、2]]）など。そこで、受け入れた回答を組み込みのfftconvolve()関数に変更しました。）

もちろん、相関は畳み込みと同じですが、1つの入力が逆になります。

_In [5]: a
Out[5]: 
array([[3, 0, 0],
       [2, 0, 0],
       [1, 0, 0]])

In [6]: b
Out[6]: 
array([[3, 2, 1],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

In [7]: scipy.signal.fftconvolve(a, b[::-1, ::-1])
Out[7]: 
array([[ 0., -0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0., -0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 3.,  6.,  9.,  0.,  0.],
       [ 2.,  4.,  6.,  0.,  0.],
       [ 1.,  2.,  3.,  0.,  0.]])

In [8]: scipy.signal.correlate2d(a, b)
Out[8]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [3, 6, 9, 0, 0],
       [2, 4, 6, 0, 0],
       [1, 2, 3, 0, 0]])
_

最新のリビジョン は、内部で2の累乗のサイズを使用することで高速化されました（その後、 実際の入力に実際のFFTを使用 と 5を使用）でさらに高速化されました-2の累乗ではなく滑らかな長さ ：D）。

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endolith

scipy.signal.fftconvolve、signal.convolve、signal.correlateを見てください（signal.correlate2dがありますが、中央に配置されていない、シフトされた配列を返すようです）。

7
magnus

私はあなたがscipy.stsciパッケージが欲しいと思います：

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stsci.html

In [30]: scipy.__version__
Out[30]: '0.7.0'

In [31]: from scipy.stsci.convolve import convolve2d, correlate2d
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ars

パディングとナンを処理し、単純な滑らかなラッパーを含む相互相関/畳み込みラッパーを作成しました ここ 。これは人気のあるパッケージではありませんが、numpy（またはより高速なfftsの場合はfftw）以外の依存関係もありません。

誰かが興味を持った場合に備えて、FFT速度テストコード ここ も実装しました。驚くべきことに、少なくとも私のマシンでは、numpyのfftがscipyのfftよりも速いことがわかります。

編集：コードをN次元バージョンに移動 ここ

3
keflavich

Scipyでこのパッケージのステータスを追跡できなくなりましたが、ユーザーの便宜のために、stsci_pythonリリースパッケージの一部としてndimageが含まれていることはわかっています。

http://www.stsci.edu/resources/software_hardware/pyraf/stsci_python/current/download

または、必要に応じてリポジトリからプルできるはずです。

https://www.stsci.edu/svn/ssb/stsci_python/stsci_python/trunk/ndimage/

3
Vicki Laidler

Overlap-addメソッド を使用するScipy 1.4以降、 scipy.signal.oaconvolve があることに注意してください。

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L. F. Ant