In [70]: filter_ = np.array([-1/np.sqrt(2), 1/np.sqrt(2)])
In [71]: filter_
Out[71]: array([-0.70710678, 0.70710678])
# tile the initial array to match the dimensions of image
In [72]: filter_1d = np.tile(filter_, 768//2)
In [73]: filter_1d.shape
Out[73]: (768,)
In [74]: img = np.random.random_sample((768, 768))
# apply the filter on the image
In [76]: filtered = np.multiply(img, filter_1d)
In [77]: filtered.shape
Out[77]: (768, 768)
如果我正确理解你的问题,那么我们可以利用广播来做到这一点,但在此之前,我们必须平铺我们的初始过滤器,以匹配我们的形象的一个维度。幸运的是,这里的图像是正方形的。所以,很多事情变得简单了:
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