filter()matlab,matlab中filter的滤波原理

　　这几天在看opencv4，研究了一个月买的书的源代码。说实话，手头这本书的源代码质量一般，这是个比较小的问题，但也锻炼了我自己的代码水平。这个问题很有意思，想和大家分享一下。

　　这是报告第一个错误的提示。最初，人们认为导入的探针类型不匹配。这个想法误解了我的周末。)抱着这个想法，我调试了很多prob)包括上面评论的部分。当时我就怀疑是数组规模的问题。我又回去复习了一遍数组reshap和transpose的区别。那么，我怀疑normalize鉴定的证据。

　　跟踪(mostrecentcalllast):

　　模块中文件 d:/learn opencv 4 _ python-main/chapter 12/neural style . py 的第48行

　　Cv.normalize(prob，prob，0，255，Cv。NORM_MINMAX) #图片格式需要在这里阅读。

　　CV2.error:opencv(4.5.3) :-1:函数“normalize”中的错误：(-5:错误的参数)

　　车载解决方案故障：

　　-layoutoftheoutputarraystisincompatiblewithcv:3360 mat(step[n dims-1]！=elemsize或step[1]！=elemsize*nchannels)

　　-expected trcv:3360 umat for参数 dst

　　这里使用copy函数深度复制prob，避免了normalize中存在两个地址相同的变量。(不过我看的关于normalize函数的文章指出它支持就地操作。这不是我所期望的。我在这个函数的声明里也找不到这个语句。如果看到这篇报道的人知道，请告诉我。)我还测试了直接使用np.zero构建一个相同形状的新数组。但是，必须调整数据类型以匹配输入数组。这个文本是浮点32。

　　import v2 ascvimportnumpyasnpimportsysif _ _ name _= _ main _ :image=cv . im read(。/images/OK读取leead image ifimage(# Is:print(failedtoredlena . jpg . )sys . exit)(cv . im show)origin)，然后单击Image()计算图像平均值(image _ mean=NP.mean image))计算图像大小H，W=image.shape(:-1)要迁移的图像样式=[ the _ wave . T7 udnie . T7 ]for iinrange(len(styles))加载模型net=cv.dnn.readnet)(。/data/styles/{}。format)Styles blob=cv . dnn . blob from image(image，1.0，size=) 512，512)、mean=image_mean、swapRB=False、CROP=False(# net . set input(blob)Prob=net . forward)# Prob=Prob . shape))Prob . shape无法解决# prob=prob/25.0 #问题，但Prob=Prob . shape(3，prob.shape )2)、prob.shape[3] prob=image_mean转置(1，2) prob=NP。clob1.0)接下来是解题关键句prob=prob.copy(#是解题关键句cv.normalize) prob，prob，0，255 cv。norm _ minmax (#此处，最终显示的图像大小result=NP。uint8) cv。调整大小。