本文主要参考来源：图像处理其实很简单 线性滤波和卷积的关系：线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素 ...

每个卷积核具有长、宽、深三个维度。 卷积核的长、宽都是人为指定的，长X宽也被称为卷积核的尺寸，常用的尺寸为3X3，5X5等；卷积核的深度与当前图像的深度（feather map的张数）相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数。 例如，在原始图像层 （输入层），如果图像是灰度图像 ...

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卷积就是滤波操作，将中心点与其邻域加权相加，得到的值就是中心点的新值。滤波之后的中心点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替，使得边界变得更加模糊（低通滤波） 高斯核 高斯核的函数图像是一个正态分布钟形线，坐标越趋近中心点，值就越大，反之越小。也就是说离中心点越近权值就越 ...

图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示） 对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）； 对h（-m）移位得h（n-m）； 将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n ...

1. 池化层：由1个filter组成，对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理，压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map，而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值，通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样 ...

以一张图片作为开始吧： 这里的输入数据是大小为(8×8)的彩色图片，其中每一个都称之为一个feature map，这里共有3个。所以如果是灰度图，则只有一个feature map。 进行卷积操作时，需要指定卷积核的大小，图中卷积核的大小为3，多出来的一维3不需要在代码中指定，它会 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...