工作之餘，腦海中突然蹦出「影象的卷積操作怎麼實現呢？」，然後仔細考慮了以下實現細節，並記錄下來，以備日後檢視。
為了便於敘述和驗證程式的有效性，這裡貼出一張原圖（圖1）和它相應地經過均值核卷積以後的效果圖（圖2）。
圖1. castle原始 圖2. castle經過均值核卷積後的結果
matlab**：
function conv_img = conv2_op(img,filter,padding,stride)
% convolution for 3d image
% img : rgb or gray image, pixel value scaled in [0,1].
% filter : convolution kernenl.
% padding : padding size.
% stride : filter move step size.
[h,w,c] = size(img);
ker_sz = size(filter);
size = floor( ([h,w]-size(filter)+2*padding)/stride )+1;
padding_img = zeros(h+2*padding,w+2*padding,c);
padding_img(padding+1:end-padding,padding+1:end-padding,:) = img;
conv_img = zeros([size,c]);
% deal with filter
if c == 3 filter = repmat(filter,[1,1,3]); end
row_idx = 1:stride:size(padding_img,1);
col_idx = 1:stride:size(padding_img,2);
% 主要思路：conv_img每個位置(row,col)的值，要在padding_img上找到相應的被卷積塊，然後和filter進行卷積。
for row = 1:size(1)
up = row_idx(row);
down = up+ker_sz(2)-1;
for col = 1:size(2)
left = col_idx(col);
right = left+ker_sz(1)-1;
conv_img(row,col,:) = sum(reshape(padding_img(up:down,left:right,:).*filter,prod(ker_sz),),1);
endendend
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