Convolutions d'images
La convolution d'une image avec un noyau résume une partie de l'image en calculant la somme des produits entre cette portion de l'image et le noyau. Dans cet exercice, vous allez écrire le code qui exécute la convolution d'une image avec un noyau à l'aide de Numpy. Étant donnée une image en noir et blanc stockée dans la variable im, écrivez les opérations à l'intérieur de la boucle qui effectueront la convolution avec le noyau fourni.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions de l’exercice
- À chaque itération, sélectionnez la bonne fenêtre dans l'image et multipliez cette portion de l'image par le noyau.
- Additionnez le résultat et placez la somme à l'entrée correspondante du tableau de sortie (
results).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]])
result = np.zeros(im.shape)
# Output array
for ii in range(im.shape[0] - 3):
for jj in range(im.shape[1] - 3):
result[ii, jj] = (____[ii:ii+3, jj:____+____] * ____).____
# Print result
print(result)