仅在一个多维阵列的一个轴上卷积（视频的帧上运行平均值）

Question

如果我有一堆栈1D数组，那么很容易在第一个轴上获得均值的均值：

import numpy as np
from scipy.ndimage import convolve1d
arr = np.random.random(size=(5000,10)) # a stack of 5000 1D arrays, each of length 10
running_mean = convolve1d(arr,np.ones(30)/30,axis=0) # replace each array by an average over 30 of them

明显的解决方案变得非常慢。

import numpy as np
arr = np.random.random(size=(5000,250,250,3)) # an rgb video with 5000 images, resolution 250x250
running_mean = np.array([arr[i:i+30].mean(0) for i in range(len(arr)-30)])

但是，如果我有一个3D数组的堆栈，那么 要在只有一个轴上与一堆阵列卷积的内核？

Answer 1

您仍然可以为3D数组使用convolve1d，只需相应地设置参数axis即可。

旁注：当您到达输入数组的边界时，您的3D数组的方法无法处理情况。因此您的输出形状将为（4970、250、250、3）。