图像卷积
将图像与卷积核进行卷积，就是把图像的一个局部与卷积核对应元素相乘后求和，从而对该局部进行汇总。在本练习中，您将使用 Numpy 编写执行图像与卷积核卷积的代码。给定一张存储在变量 im 中的黑白图像，请在循环内部编写相应操作，与所提供的卷积核执行卷积。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 进行图像建模
练习说明
- 在每次迭代中，从图像中选取正确的窗口，并将该部分图像与卷积核相乘。
- 对乘积求和，并将结果分配到输出数组（
results）中的对应位置。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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)