在 NumPy 中创建 2D 汉宁、汉明、布莱克曼、高斯窗

Question

我对在 NumPy 中创建 2D hanning、hamming、Blackman 等窗口感兴趣。我知道 NumPy 中存在用于 1D 版本的现成函数，例如

np.blackman(51)

、

np.hamming(51)

、

np.kaiser(51)

、

np.hanning(51)

等。

如何创建它们的 2D 版本？我不确定以下解决方案是否正确。

window1d = np.blackman(51)
window2d = np.sqrt(np.outer(window1d,window1d)) 

---编辑

令人担忧的是

np.sqrt

只期望正值，而

np.outer(window1d,window1d)

肯定会有一些负值。一种解决方案是放弃

np.sqrt

有什么建议如何将这些 1d 函数扩展到 2d 吗？

Answer 1

这对我来说看起来很合理。如果您想验证您正在做的事情是否明智，您可以尝试绘制出您正在创建的内容。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.linspace(0, 1.5, 51)
y = np.linspace(0, 1.5, 51)

window1d = np.abs(np.blackman(51))
window2d = np.sqrt(np.outer(window1d,window1d))

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = window2d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z');

plt.show()

这给出了-

这看起来像一维图的二维推广，看起来像 -

但是，最初创建 1d 版本时我必须这样做

window1d = np.abs(np.blackman(51))

，否则，最终的 2D 数组中会出现小的负值，而你无法采用

sqrt

。

免责声明：我不熟悉这些功能或其通常的用例。但这些图的形状似乎是有道理的。如果这些函数的用例是实际值很重要的地方，那么这可能是错误的。

Answer 2

您可以使用 scikit-image 的

skimage.filters.window

函数创建 2D 窗口，该函数支持

scipy.signal.get_window

中的任何 1D 窗口。

例如，您可以创建一个 51x51

blackmanharris

窗口，如下所示：

import skimage
win = skimage.filters.window('blackmanharris', (51, 51))

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(win); plt.colorbar();
win.min(), win.max()  # 0.0 to 1.0