Convolutions unidimensionnelles
La convolution d'un tableau unidimensionnel avec un noyau consiste à faire glisser le noyau le long du tableau, à le multiplier par les éléments du tableau qui chevauchent le noyau à cet endroit, puis à sommer ce produit.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions de l’exercice
Multipliez chaque fenêtre du tableau d'entrée par le noyau, faites la somme du résultat multiplié et inscrivez cette somme à la bonne position dans le tableau de sortie (conv).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
array = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
kernel = np.array([1, -1, 0])
conv = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
# Output array
for ii in range(8):
conv[ii] = (____ * array[____:____+____]).sum()
# Print conv
print(conv)