Como calcular a imagem de saída com o seguinte kernel?

1. O que é kernel na imagem?
2. Como você convolua um kernel com uma imagem?
3. Como você encontra o kernel para convolução?
4. Como os kernels de convolução funcionam?

O que é kernel na imagem?

No processamento da imagem, um kernel, matriz de convolução ou máscara é uma pequena matriz usada para desfocar, afiar, gravar, detecção de arestas e mais. Isso é realizado fazendo uma convolução entre o kernel e uma imagem.

Como você convolua um kernel com uma imagem?

Coloque o centro do kernel neste (x, y)-coordenado. Pegue a multiplicação de elemento da região da imagem de entrada e do kernel e resuma os valores dessas operações de multiplicação em um único valor. A soma dessas multiplicações é chamada de saída do kernel.

Como você encontra o kernel para convolução?

O kernel precisa ter a mesma profundidade que a entrada. Você calcula a convolução de cada canal no kernel com cada canal correspondente na imagem. Essencialmente, você precisa executar a operação de convolução 2D três vezes e, em seguida, resume os resultados para obter a saída final do kernel.

Como os kernels de convolução funcionam?

A convolução 2D é uma operação bastante simples no coração: você começa com um kernel, que é simplesmente uma pequena matriz de pesos. Este kernel “desliza” sobre os dados de entrada 2D, executando uma multiplicação elementada com a parte da entrada em que está atualmente e, em seguida, resumindo os resultados em um único pixel de saída.