【python】np.pad

爲避免卷積運算導致圖像縮小和邊緣信息丟失，採用填充技術，即在圖像邊緣填充0，使卷積運算後的圖像大小，與理想的圖像大小相符，同時不會丟失邊緣和角落信息。

用法：np.pad(array, pad_width, mode)

返回：填充後的數組

參數：array：輸入數組（需要被填充的圖像數組）

           pad_width：圖像每個軸或維度（axis）上的邊緣需要填充的大小。如：pad_width=((1,2),(3,4),(5,6))表示，在第一個維度的水平方向pad=1，垂直方向上pad=2，同理，在第二和第三個維度上，水平和垂直方向上的pad=3，pad=4，pad=5，pad=6。

           mode：每個維度如何填充，‘constant’可指定填充的值，不指定，默認填充0；‘edge’以邊緣的值填充；‘maximum’以該軸的最大值填充；‘median’以平均值填充；                                           

#二維填充
import numpy as np

a = [[1,2],[3,4]]
b = np.pad(a, ((1,2),(3,4)), 'constant')
print(b)

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 2 0 0 0 0]
 [0 0 0 3 4 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

   

參考：https://blog.csdn.net/qq_36332685/article/details/78803622

https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8177541.html