Convoluções de imagens
A convolução de uma imagem com um kernel resume uma parte da imagem como a soma da multiplicação dessa parte da imagem com o kernel. Neste exercício, você vai escrever o código que faz uma convolução de uma imagem com um kernel usando o Numpy. Dada uma imagem em preto e branco que está salva na variável im, escreva as operações dentro do loop que fariam a convolução com o kernel fornecido.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de imagens com Keras
Instruções do exercício
- Escolha a janela certa na imagem em cada repetição e multiplique essa parte da imagem pelo kernel.
- Some o resultado e coloque a soma na entrada certa na matriz de saída (
results).
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)