爲什麼從MATLAB移植到Python的代碼的輸出不同？

Question

編輯：經過一些更多的測試和答覆形成scipy郵件列表，問題似乎與fspecial（）。爲了得到相同的輸出，我需要在Matlab fspecial命令生成的Python中生成相同類型的內核。現在我會嘗試從matlab中導出內核並從那裏開始工作。添加爲編輯，因爲問題已經被「關閉」

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我想端口下面的MATLAB代碼到Python。它似乎工作，但輸出與MATLAB不同。我認爲問題在於對日誌應用「平均值」過濾器（振幅）。任何幫助讚賞。

的MATLAB代碼爲：http://www.klab.caltech.edu/~xhou/projects/spectralResidual/spectralresidual.html

%% Read image from file 
inImg = im2double(rgb2gray(imread('1.jpg'))); 
inImg = imresize(inImg, 64/size(inImg, 2)); 

%% Spectral Residual 
myFFT = fft2(inImg); 
myLogAmplitude = log(abs(myFFT)); 
myPhase = angle(myFFT); 
mySpectralResidual = myLogAmplitude - imfilter(myLogAmplitude, fspecial('average', 3), 'replicate'); 
saliencyMap = abs(ifft2(exp(mySpectralResidual + i*myPhase))).^2; 

%% After Effect 
saliencyMap = mat2gray(imfilter(saliencyMap, fspecial('gaussian', [10, 10], 2.5))); 
imshow(saliencyMap); 

這是我在Python嘗試：

from skimage import img_as_float              
from skimage.io import imread 
from skimage.color import rgb2gray              
from scipy import fftpack, ndimage, misc           
from scipy.ndimage import uniform_filter 
from matplotlib.pyplot as plt 

# Read image from file 
image = img_as_float(rgb2gray(imread('1.jpg'))) 
image = misc.imresize(image, 64.0/image.shape[0]) 

# Spectral Residual 
fft = fftpack.fft2(image)             
logAmplitude = np.log(np.abs(fft))           
phase = np.angle(fft)              
avgLogAmp = uniform_filter(logAmplitude, size=3, mode="nearest") #Is this same a applying "mean" filter    
spectralResidual = logAmplitude - avgLogAmp         
saliencyMap = np.abs(fftpack.ifft2(np.exp(spectralResidual + 1j * phase))) ** 2 

# After Effect 
saliencyMap = ndimage.gaussian_filter(sm, sigma=2.5) 
plt.imshow(sm) 
plt.show() 

對於completness這裏是一個輸入圖像和從MATLAB和Python的輸出。

Answer 1

我懷疑任何人都可以給你在這一個堅定的回答。它可以是任何數量的東西......可能是一個FFT是以0爲中心的，而另一個不是，可能是浮點數或雙精度，可能是錯誤處理絕對值，可能是過濾器設置，...

如果我是你，我會爲這兩種計算寫出一些中間值並找到一種方法來比較它們。從中間開始，如果他們比較好，然後向下移動，如果他們沒有比較好，然後向上移動。也許從python腳本中寫出一箇中間值到一個文件，導入到matlab中，採取元素方面的差異和圖形。如果它們不是相同的尺寸，那就是線索＃1。