conv 是卷积的意思,2表示2维卷积。

 

conv2的调用形式如下:

1. C = conv2(A,B)

这是最简单的一种调用形式,B作为卷积核在A的范围内滑动,若[ma na] =size(A),[mb nb] = size(B),[mc nc] = size(C),则有mc = max(ma+mb-1,ma,mb),nc = max(na+nb –1,na,nb)。(这个不太懂??不过不太影响理解。)

 

2.C =  conv2(A,B,’shape ’)

shape 有三种取值

           ‘same’: 表示C 的大小与源图像(矩阵)A的太小相同,在计算边缘像素的时候没有像素的地方用0代替。

           ‘valid’ : 表示只输出有效的图像,计算边缘像素时不考虑需要用0补齐才能算卷积的部分。

              ‘full’ : 默认的参数,不太懂

 

3.C = conv2(H1,H2,A)

先在A的行方向用H1向量进行卷积,再在列方向用H2向量进行卷积。

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