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이미지 컨볼루션 커널 정의하기

이전 연습 문제에서, 이미지와 커널이 주어졌을 때 컨볼루션을 수행하는 코드를 작성했어요. 이제 이 코드는 convolution()라는 함수에 저장되어 있으며, imagekernel 두 입력을 받아 컨볼루션된 이미지를 생성합니다. 이번 연습에서는 이미지에서 특정 특징을 찾는 커널을 직접 정의해 보겠습니다.

예를 들어, 아래 커널은 이미지에서 수직선을 찾아냅니다:

np.array([[-1, 1, -1], 
          [-1, 1, -1], 
          [-1, 1, -1]])

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 배우는 이미지 모델링

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

kernel = np.array([[____, ____, ____], 
                   [____, ____, ____],
                   [____, ____, ____]])
코드 편집 및 실행