影象中的padding操作一般是zeropadding，這次有作業要求實現replicate』
，填補的畫素拷貝與其最近的影象邊界畫素灰度。研究了一下，寫成**如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on sun oct 6 14:30:58 2019
@author: administrator
"""import numpy as np
def compute_conv(fm,k):
[h,w]=fm.shape
r=int(k/2)
#定義邊界填充0後的map
padding_fm=np.zeros([h+r*2,w+r*2],np.float32)
#將輸入在指定該區域賦值，即除了4個邊界後，剩下的區域
padding_fm[r:h+r,r:w+r]=fm
#如果填充方式是'replicate'
for j in range(r):
padding_fm[r-1-j][r-1-j] = padding_fm[r-j][r-j]
padding_fm[r-1-j][r+w+j] = padding_fm[r-j][r+w-1+j]
padding_fm[r+h+j][r-1-j] = padding_fm[r+h-1+j][r-j]
padding_fm[r+h+j][r+w+j] = padding_fm[r+h-1+j][r+w-1+j]
for i in range(r-j, r+w+j):
padding_fm[r-1-j][i] = padding_fm[r-j][i]
for i in range(r-j, r+h+j):
padding_fm[i][r+w+j] = padding_fm[i][r+w-1+j]
for i in range(r-j, r+h+j):
padding_fm[i][r-1-j] = padding_fm[i][r-j]
for i in range(r-j, r+w+j):
padding_fm[r+h+j][i] = padding_fm[r+h-1+j][i]
print(padding_fm)
weights_data=[
[ 1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
] weights_data=[
[ 1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[11,12,13,14,15],
[16,17,18,19,20],
[21,22,23,24,25]
]
fm = np.asarray(weights_data,np.float32)
compute_conv(fm,5)
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