Définir des noyaux de convolution d'images
Dans l'exercice précédent, vous avez écrit du code qui effectue une convolution à partir d'une image et d'un noyau. Ce code est maintenant stocké dans une fonction appelée convolution() qui prend deux entrées : image et kernel, et produit l'image convoluée. Dans cet exercice, on vous demande de définir le noyau qui permet de repérer une caractéristique précise dans l'image.
Par exemple, le noyau suivant détecte une ligne verticale dans les images :
np.array([[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1]])
Cette activité fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
kernel = np.array([[____, ____, ____],
[____, ____, ____],
[____, ____, ____]])