Convolutions d'images
La convolution d'une image avec un noyau résume une partie de l'image comme la somme des multiplications de cette partie de l'image avec le noyau. Dans cet exercice, vous allez écrire le code qui exécute une convolution d'une image avec un noyau à l'aide de Numpy. Étant donné une image en noir et blanc stockée dans la variable im, veuillez écrire les opérations à l'intérieur de la boucle qui exécuteraient la convolution avec le noyau fourni.
Cet exercice fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions
- Sélectionnez la fenêtre appropriée à partir de l'image à chaque itération et multipliez cette partie de l'image par le noyau.
- Additionnez le résultat et attribuez la somme à l'entrée appropriée dans le tableau de sortie (
results).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)