他の行列を変換するために生成できる行列を探していますが、次のような通常の行列については話していません。
この質問から：どこにでもある標準的な例は、非ガウスボックスブラーです：
1 1 1
1 1 1
1 1 1
画像のシャープ化:
0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0
エッジ検出：
0 1 0
1 -4 1
0 1 0
とエンボス:
-2 -1 0
-1 1 1
0 1 2
これらは画像の各領域に適用するためのものです。大きな行列が必要です。それは可能ですか？
例: 2560*2560 ピクセルの画像で直接乗算できる 2560*2560 マトリックス。
はい、可能ですが、あなたが考える方法ではないかもしれません。http://scipy-lectures.github.io/intro/scipy.html#fast-fourier-transforms-scipy-fftpackでガウスぼかしの例を見てください。
問題は、画像の畳み込みが周波数領域での乗算に相当することです。これは、フーリエ変換の畳み込み定理です ( https://en.wikipedia.org/wiki/Fourier_transform#Convolution_theorem )。したがって、可能です。実際、あなたが話しているような巨大な画像の場合は、より高速になるはずです。しかし、マトリックスは、上に投稿した例のような単純なものではなくなりました。