Introduction-to-convolutions-using-python

ในบทความนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการโน้มน้าวใจใน Python 3.x หรือก่อนหน้านี้ บทความนี้อยู่ภายใต้โครงข่ายประสาทเทียมและการแยกคุณลักษณะ

Ide ที่ต้องการ − สมุดบันทึก Jupyter

ข้อกำหนดเบื้องต้น − ติดตั้ง Numpy, ติดตั้ง Matplotlib แล้ว

การติดตั้ง

>>> pip install numpy
>>>pip install matplotlib

บิดเบี้ยว

Convolution เป็นการดำเนินการประเภทหนึ่งที่สามารถทำได้บนรูปภาพเพื่อแยกคุณลักษณะออกจากรูปภาพโดยใช้คอนเทนเนอร์ขนาดเล็กกว่าที่เรียกว่าเคอร์เนล/คอนเทนเนอร์พิกัด เช่น หน้าต่างเลื่อนเหนือรูปภาพ เราสามารถรับรูปแบบ/คุณลักษณะเฉพาะจากรูปภาพได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับค่าในคอนเทนเนอร์พิกัดแบบบิดเบี้ยว ที่นี่ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการตรวจหาจุดปลายแนวนอนและแนวตั้งในรูปภาพโดยใช้คอนเทนเนอร์พิกัดที่เหมาะสม

มาดูการใช้งานจริงกัน

ตัวอย่าง

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))

ผลลัพธ์

บทสรุป

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Introduction-to-Convolutions-using-python 3.x หรือก่อนหน้า &การนำไปใช้