Python 有没有一种方法可以将signal.fftconvolve与不同的内核数组一起使用？

我使用python包scipy进行图像处理，特别是scipy.signal.fftconvolve（in1，in2）来模糊图像。 其中in1是图像（2dnumpy数组），in2是内核（更小的2dnumpy数组）

调用此函数时，它会遍历每个像素，并根据内核值的不同使其模糊

但是，我希望fftconvolve（）接受一个内核数组，而不是单个内核。每个像素一个内核。但我还没有找到一种方法来与多个内核进行卷积

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简单地说，我希望每个像素都有不同的模糊值和方向，现在我只能对其进行处理，使整个图像模糊到相同的值。除了fftconvolve之外，我还可以使用其他方法

每个像素处的不同内核意味着操作符不再是线性的，因此无法通过FFT实现。因此，

fftconvolve

将永远无法做这样的事情。它也是一个非常不常见的运算符，因此它可能没有标准的实现，您必须使用循环来编写自己的运算符，遍历图像的所有像素。好的，谢谢您提供的信息。然而，这让我想知道，像photoshop这样的程序是如何执行像路径模糊这样的操作的，其中每个像素必须有不同的内核值才能达到效果？他们一定使用了不同的方法，对此有什么见解吗？不确定你说的是哪个滤波器，但它必须像其他滤波器一样实现：在每个必须修改的像素上循环。每个像素上不同的内核意味着算子不再是线性的，因此无法通过FFT实现。因此，

fftconvolve

将永远无法做这样的事情。它也是一个非常不常见的运算符，因此它可能没有标准的实现，您必须使用循环来编写自己的运算符，遍历图像的所有像素。好的，谢谢您提供的信息。然而，这让我想知道，像photoshop这样的程序是如何执行像路径模糊这样的操作的，其中每个像素必须有不同的内核值才能达到效果？他们一定使用了一些不同的方法，对此有什么见解吗？不确定你说的是哪个过滤器，但它必须像其他过滤器一样实现：在每个必须修改的像素上循环。