エッジの検出（1）
フィルターは「検出器」としても使用できます。画像の一部が重みのパターンに一致すると、返される値は非常に大きく（または非常に小さく）なります。
エッジ検出の場合、そのパターンはある平面に沿った輝度の変化です。水平エッジを検出するフィルターは次のようになります：
weights = [[+1, +1, +1],
[ 0, 0, 0],
[-1, -1, -1]]
この演習では、垂直エッジ検出器を作成し、手のX線画像（im）に対してどの程度うまく機能するかを確認しましょう。
この演習はコースの一部です
Python による生体医療画像解析
演習の手順
- 左から右への輝度の変化を検出する、3×3の配列のフィルター重みを作成してください。使用できる値は
1、0、-1のみです。 imをエッジ検出器で畳み込んでください。seismicカラーマップを使って水平エッジをプロットしてください。カラーマップのスケールを調整するためにvmin=-150、vmax=150を使用します。- カラーバーを追加して結果を表示してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Set weights to detect vertical edges
weights = [[____], [____], [____]]
# Convolve "im" with filter weights
edges = ____
# Draw the image in color
plt.imshow(____, ____, vmin=-150, vmax=150)
____
format_and_render_plot()