Definire i kernel di convoluzione per le immagini
Nell'esercizio precedente hai scritto del codice che esegue una convoluzione data un'immagine e un kernel. Questo codice è ora racchiuso in una funzione chiamata convolution() che prende due input: image e kernel, e produce l'immagine convoluta. In questo esercizio ti verrà chiesto di definire il kernel che individua una particolare caratteristica nell'immagine.
Ad esempio, il seguente kernel rileva una linea verticale nelle immagini:
np.array([[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1]])
Questo esercizio fa parte del corso
Image Modeling with Keras
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
kernel = np.array([[____, ____, ____],
[____, ____, ____],
[____, ____, ____]])