卷积神经网络之垂直边缘检测
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边缘检测
假设我们现在又6x6的2d图片,通过一个3x3的滤波器实现边缘检测,计算后的结果是边缘部分高亮(即rgb的值更高)
0为灰,-1为黑,大于0为白
现有6x6的图片,图像可理解为左白,右灰
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 |
3x3的滤波器,图像可理解为白灰黑
| 1 | 0 | -1 |
|---|---|---|
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | -1 |
进行卷积运算后的结果4x4,图像可理解为灰白白灰
| 0 | 30 | 30 | 0 |
|---|---|---|---|
| 0 | 30 | 30 | 0 |
| 0 | 30 | 30 | 0 |
| 0 | 30 | 30 | 0 |
结论:我们发现特征图中间有高亮部分,对应输入的图像,发现中间部分刚好是图像的边缘部分(至于为什么有两列高亮部分,是因为输入图像太小)

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