使用卷积算子对黑白边界进行检测

下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。

设置宽度方向的卷积核为[1,0,−1][1, 0, -1][1,0,−1]，此卷积核会将宽度方向间隔为1的两个像素点的数值相减。当卷积核在图片上滑动时，如果它所覆盖的像素点位于亮度相同的区域，则左右间隔为1的两个像素点数值的差为0。只有当卷积核覆盖的像素点有的处于光亮区域，有的处在黑暗区域时，左右间隔为1的两个点像素值的差才不为0。将此卷积核作用到图片上，输出特征图上只有对应黑白分界线的地方像素值才不为0。具体代码如下所示，结果输出在下方的图案中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign

# 创建初始化权重参数w
w = np.array([-1, 0, 1], dtype='float32')
# 将权重参数调整成维度为[cout, cin, kh, kw]的四维张量
w = w.reshape([1, 1, 1, 3])
# 创建卷积算子，设置输出通道数，卷积核大小和初始化权重参数
# kernel_size = [1, 3]，表示kh=1, kw=3
# 创建卷积算子的时候，通过参数数学weight_attr指定参数初始化方式
# 这里的初始化方式是，从numpy.ndarray初始化卷积参数
conv = Conv2D(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=[1, 3],
              weight_attr=paddle.ParamAttr(initializer=Assign(value=w)))

# 创建输入图片，图片左边的像素点取值为1，右边的像素点取值为0
img = np.ones([50, 50], dtype='float32')
img[:, 30:] = 0.
# 将图片形状调整为[N,C,H,W]的形式
x = img.reshape([1, 1, 50, 50])
# 将numpy.ndarray转化成paddle的tensor
x = paddle.to_tensor(x)
# 使用卷积算子作用在输入图片上
y = conv(x)
# 将输出tensor转换为numpy.ndarray
out = y.numpy()
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image', fontsize=15)
plt.imshow(img, cmap='gray')
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output feature map', fontsize=15)

# 卷积算子Conv2D输出形状为[N,C,H,W]形式，此处N,C=1， 输出数据形状为[1,1,H,W]，是四维数组
# 但是画图函数plt.imshow画灰度图时，只接受2维数组，通过numpy.squeeze函数将大小为1的维度消除
plt.imshow(out.squeeze(), cmap='gray')
plt.show()