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Explication détaillée des étapes de traitement d'image du noyau de convolution H5+canvas

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2018-05-07 17:37:591927parcourir

Cette fois, je vous apporte une explication détaillée des étapes du traitement d'image du noyau de convolution H5+canvas, quelles sont les précautions pour le traitement d'image du noyau de convolution H5+canvas, et ce qui suit sont des cas pratiques, regardons-y.

Qu'est-ce que la convolution ?

J'ai sauté certaines explications qui utilisaient une terminologie professionnelle pour décrire et j'étais confus après l'avoir lu

Comme mon score en chinois est très faible, j'ai essayé d'expliquer littéralement ce que. la convolution est...

Convolution, comprise comme une sorte de compression ; produit, produit, accumulation

La convolution nécessite un noyau de convolution, généralement une matrice carrée 3x3 ou 5x5 ;

Par exemple :

// Un noyau de convolution 3x3

0 0 0
0 1 0
0 0 0

Comment faire nous l'utilisons ? Qu'en est-il des données traitées par le noyau de convolution ?

Ce qui suit est un exemple :

// Vous trouverez ci-dessous un ensemble de données disposées dans une matrice carrée

// Ceci est notre source de données
1 3 5 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5

Nous utiliserons le noyau de convolution pour "scanner et traiter" chaque donnée,

, par exemple, pour traiter la deuxième ligne et la deuxième colonne

5

1 3 5 0 0 0

4 5 6 * 0 1 0
4 5 6 0 0 0

Nous extrayons les nombres autour de

, puis multiplions les nombres avec la même position dans le deux matrices carrées Ensuite, additionnez 5

pour obtenir

, ce qui est bien sûr le cas, car ce que fait ce noyau de convolution, c'est de sortir les données d'origine 5

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