Bildkonvolutionskerne definieren

In der letzten Übung hast du einen Code geschrieben, der eine Faltung mit einem Bild und einem Kernel macht. Dieser Code ist jetzt in einer Funktion namens „ convolution() “ gespeichert, die zwei Eingaben braucht: „ image “ und „ kernel “ und das gefaltete Bild erzeugt. In dieser Übung sollst du den Kernel definieren, der ein bestimmtes Merkmal im Bild findet.

Der folgende Kernel findet zum Beispiel eine vertikale Linie in Bildern:

np.array([[-1, 1, -1], 

          [-1, 1, -1], 

          [-1, 1, -1]])

Diese Übung ist Teil des Kurses

Bildmodellierung mit Keras

Kurs anzeigen

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

kernel = np.array([[____, ____, ____], 
                   [____, ____, ____],
                   [____, ____, ____]])

Code bearbeiten und ausführen