de Victor Powell
Un sâmbure de imagine este o matrice mică folosită pentru a aplica efecte precum cele pe care le puteți găsi în Photoshop sau Gimp, cum ar fi blurring, sharpening, outlining sau embossing. Ele sunt, de asemenea, utilizate în învățarea automată pentru „extragerea caracteristicilor”, o tehnică de determinare a celor mai importante porțiuni ale unei imagini. În acest context, procesul este denumit mai general „convoluție” (vezi: rețele neuronale convoluționale.)
Pentru a vedea cum funcționează, să începem prin a inspecta o imagine alb-negru. Matricea din stânga conține numere, între 0 și 255, care corespund fiecare luminozității unui pixel dintr-o imagine a unei fețe. Imaginea mare, granulată, a fost mărită pentru a fi mai ușor de văzut; ultima imagine este la dimensiunea „reală”.
Să trecem la aplicarea următorului nucleu 3×3 {{selectedKernel}} la imaginea unei fețe de mai sus.
După aceea, pentru fiecare bloc 3×3 de pixeli din imaginea din stânga, înmulțim fiecare pixel cu intrarea corespunzătoare a nucleului și apoi luăm suma. Această sumă devine un nou pixel în imaginea din dreapta. Treceți peste un pixel din oricare dintre imagini pentru a vedea cum este calculată valoarea sa.
O subtilitate a acestui proces este ce trebuie făcut de-a lungul marginilor imaginii. De exemplu, colțul din stânga sus al imaginii de intrare are doar trei vecini. O modalitate de a remedia acest lucru este de a extinde valorile marginilor cu unu în imaginea originală, păstrând în același timp aceeași dimensiune a noii noastre imagini. În acest demo, în schimb, am ignorat aceste valori, făcându-le negre.
Iată un loc de joacă unde puteți selecta diferite matrici de kernel și să vedeți cum afectează imaginea originală sau să vă construiți propriul kernel. Puteți, de asemenea, să vă încărcați propria imagine sau să folosiți video live dacă browserul dvs. acceptă acest lucru.
Kernelul sharpen accentuează diferențele dintre valorile pixelilor adiacenți. Acest lucru face ca imaginea să pară mai vie.
Cernelul de blur de-accentuează diferențele dintre valorile pixelilor adiacenți.
Cernelul de embosare (similar cu kernelul sobel și uneori denumit la fel) dă iluzia de adâncime prin accentuarea diferențelor dintre pixeli într-o anumită direcție. În acest caz, într-o direcție de-a lungul unei linii din stânga sus spre dreapta jos.
Kernelul de indentitate lasă imaginea neschimbată. Cât de plictisitor!
Kernelul personalizat este orice îl faceți.
Kernelurile de tip „sobel” sunt folosite pentru a arăta doar diferențele dintre valorile pixelilor adiacenți într-o anumită direcție.
Un kernel de contur (numit și kernel „edge”) este folosit pentru a evidenția diferențele mari dintre valorile pixelilor. Un pixel vecin cu pixeli vecini care au aproape aceeași intensitate va apărea negru în noua imagine, în timp ce unul vecin cu pixeli vecini care diferă puternic va apărea alb.
Pentru mai multe informații, aruncați o privire la documentația excelentă a Gimp privind utilizarea kernel-urilor de imagine. De asemenea, puteți aplica propriile filtre personalizate în Photoshop, accesând Filter -> Other -> Custom…
.
