

In [1]:

    
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import imread



In [2]:

    
plt.style.use('ggplot')
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (20,10) # set default size of plots

Загрузим изображение



In [3]:

    
image = imread("Путь до вашей картинки", mode='RGB')



In [4]:

    
plt.imshow(image)









    Out[4]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f98dd5f7dd8>

Свёртки

Реализуйте функцию применяющую ядро kernel к изображению input_image. Для простоты, не будем делать padding, зафиксируем stride равным единице, а ядро свёртки будем считать квадратной матрицей (не трёхмерным тензором!) и приминять к каждому каналу независимо.



In [5]:

    
def conv2d(input_image, kernel):
    h, w, d = input_image.shape
    k_h, k_w = kernel.shape
   
    # Впишите свой код на месте заглушки
    result = input_image
            
    return result

Опишите ядро свёртки, выполняющее тождественное преобразование



In [ ]:

    
identity_kernel = np.zeros((3,3))



In [ ]:

    
same_image = conv2d(image, identity_kernel)



In [ ]:

    
plt.imshow(same_image.astype(np.uint8))

Опишите ядро свёртки, выполняющее размытие



In [7]:

    
blur_kernel = np.zeros((3,3))



In [ ]:

    
blurry_image =  conv2d(image, blur_kernel)



In [ ]:

    
plt.imshow(blurry_image.astype(np.uint8))

А теперь подсветите границы объектов на изображении



In [5]:

    
edge_kernel = np.zeros((3,3))



In [ ]:

    
edge_image =  conv2d(image, edge_kernel)



In [ ]:

    
plt.imshow(edge_image.astype(np.uint8))

Кажется, что-то пошло не так... Возможно, необходимо сделать что-то ещё?