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

<Kurs>Bildmodellierung mit Keras</Kurs>

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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

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

Code bearbeiten und ausführen