इमेज convolutions
किसी kernel के साथ इमेज का convolution, इमेज के हिस्से को उसके उस हिस्से और kernel के गुणनफल के योग के रूप में सारांशित करता है। इस अभ्यास में, आप Numpy का उपयोग करके किसी इमेज और kernel का convolution चलाने वाला कोड लिखेंगे। वैरिएबल im में स्टोर एक ब्लैक-एंड-व्हाइट इमेज दी गई है। लूप के अंदर वे ऑपरेशन लिखिए जो दिए गए kernel के साथ convolution चलाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Image Modeling
अभ्यास निर्देश
- हर iteration में इमेज से सही विंडो चुनें और इमेज के इस हिस्से को kernel से गुणा करें.
- परिणाम का योग लें और उस योग को आउटपुट array (
results) में सही एंट्री को असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)