Định nghĩa các kernel tích chập ảnh
Trong bài trước, bạn đã viết mã thực hiện phép tích chập với một ảnh và một kernel. Đoạn mã này hiện được lưu trong hàm convolution() nhận hai đầu vào: image và kernel và tạo ra ảnh sau tích chập. Trong bài này, bạn sẽ cần định nghĩa kernel để tìm một đặc trưng cụ thể trong ảnh.
Ví dụ, kernel sau đây tìm đường thẳng theo chiều dọc trong ảnh:
np.array([[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1],
[-1, 1, -1]])
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
kernel = np.array([[____, ____, ____],
[____, ____, ____],
[____, ____, ____]])