Definindo kernels de convolução de imagem
No exercício anterior, você escreveu um código que faz uma convolução usando uma imagem e um kernel. Esse código agora tá guardado numa função chamada “ convolution() ”, que pega duas entradas: “ image ” e “ kernel ” e gera a imagem convoluída. Neste exercício, você vai ter que definir o kernel que encontra uma característica específica na imagem.
Por exemplo, o kernel a seguir encontra uma linha vertical nas imagens:
np.array([[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1]])
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de imagens com Keras
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
kernel = np.array([[____, ____, ____],
[____, ____, ____],
[____, ____, ____]])