conv 是卷积的意思，2表示2维卷积。

 

conv2的调用形式如下：

1. C = conv2(A,B)

这是最简单的一种调用形式，B作为卷积核在A的范围内滑动，若[ma na] =size(A)，[mb nb] = size(B)，[mc nc] = size(C)，则有mc = max(ma+mb-1,ma,mb)，nc = max(na+nb –1,na,nb)。（这个不太懂？？不过不太影响理解。）

 

2.C =  conv2(A,B,’shape ’)

shape 有三种取值

           ‘same’: 表示C 的大小与源图像（矩阵）A的太小相同，在计算边缘像素的时候没有像素的地方用0代替。

           ‘valid’ : 表示只输出有效的图像，计算边缘像素时不考虑需要用0补齐才能算卷积的部分。

              ‘full’ : 默认的参数，不太懂

 

3.C = conv2(H1,H2,A)

先在A的行方向用H1向量进行卷积，再在列方向用H2向量进行卷积。