Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về tích chập trong Python 3.x. Hoặc sớm hơn. Bài viết này thuộc về mạng nơ-ron và trích xuất tính năng.
Ưu tiên lý tưởng - Sổ ghi chép Jupyter
Điều kiện tiên quyết - Đã cài đặt Numpy, đã cài đặt Matplotlib
Cài đặt
>>> pip install numpy >>>pip install matplotlib
Chuyển đổi
Convolution là một loại hoạt động có thể được thực hiện trên một hình ảnh để trích xuất các tính năng từ nó bằng cách áp dụng một vùng chứa nhỏ hơn được gọi là vùng chứa hạt nhân / tọa độ giống như một cửa sổ trượt trên hình ảnh. Tùy thuộc vào các giá trị trong vùng chứa tọa độ tích hợp, chúng ta có thể chọn các mẫu / tính năng cụ thể từ hình ảnh. Ở đây, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách phát hiện các điểm cuối ngang và dọc trong một hình ảnh bằng cách sử dụng các vùng chứa tọa độ thích hợp.
Bây giờ chúng ta hãy xem việc triển khai thực tế.
Ví dụ
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
# initializing the images
img1 = np.array([np.array([100, 100]), np.array([80, 80])])
img2 = np.array([np.array([100, 100]), np.array([50, 0])])
img3 = np.array([np.array([100, 50]), np.array([100, 0])])
coordinates_horizontal = np.array([np.array([3, 3]), np.array([-3, -3])])
print(coordinates_horizontal, 'is a coordinates for detecting horizontal end points')
coordinates_vertical = np.array([np.array([3, -3]), np.array([3, - 3])])
print(coordinates_vertical, 'is a coordinates for detecting vertical end points')
#his will be an elemental multiplication followed by addition
def apply_coordinates(img, coordinates):
return np.sum(np.multiply(img, coordinates))
# Visualizing img1
pyplot.imshow(img1)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 1')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image1
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img1, coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img1,coordinates_vertical))
# Visualizing img2
pyplot.imshow(img2)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 2')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image2
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img2, coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img2, coordinates_vertical))
# Visualizing img3
pyplot.imshow(img3)
pyplot.axis('off')
pyplot.title('sample 3')
pyplot.show()
# Checking for horizontal and vertical features in image1
print('Horizontal end points features score:',
apply_coordinates(img3,coordinates_horizontal))
print('Vertical end points features score:',
apply_coordinates(img3,coordinates_vertical)) Đầu ra
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về giới thiệu-to-chập-sử dụng-python 3.x. Hoặc sớm hơn và việc triển khai nó.