写了一个输入和卷积核dim=2是一样的（都是3）的卷积函数，可以试试多加一个for循环变成三维卷积
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def conv3D(image, filter):
'''
三维卷积
:param image: 输入，shape为 [h,w,c], c=3
:param filter: 卷积核，shape为 [x,y,z], z=3
:return:
'''
h, w, c = image.shape
x, y, z = filter.shape
height_new = h - x + 1 # 输出 h
width_new = w - y + 1 # 输出 w
image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)
for i in range(height_new):
for j in range(width_new):
r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])
g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])
b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])
image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])
image_new = image_new.clip(0, 255)
image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')
return image_new
上节详细介绍了连续可积函数的卷积运算，本节介绍在数字图像处理中，常用的离散卷积
对于定义在整数域里面的两个函数f[n]和g[n]，g[n]的长度为M，其卷积运算定义为：
通过上式可以看出， 离散卷积是：平移翻转相乘再求和 。跟连续卷积相比，把积分运算换成了相乘再求和。
我们明白离散卷积定义就好，在实际工程实现中，比如Python程序开发中，我们通常直接调用 numpy.convolve(a, v, mode='full') 来完成离散卷积运算。
下节将继续介绍《 AI数学基础28-数字图像卷积1（Image convolution） 》
全部用文件IO的话可以这样： matlab把所有参数输出到一个文件里，然后用system命令调python脚本。python脚本读文件做计算结果再写文件。最后matlab再读文件得到结果。 假设python脚本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令...
