张量基础知识——卷积运算

　　在学习《人工智能基础》高中版这本书中，知道计算机眼中的图像其实是一个一个小格子，如果把图像放大，我们就会看到它是由一个一个小格子组成的，每个小格子就是一个色块。如果我们用不同数字来表示不同的颜色，图像就可以表示为一个由数字组成的矩阵阵列，我们成为矩阵。这样就可以在计算机中存储。我们把小格子称之为像素（pixel）。而格子的行数和列数就是分辨率。如果给出一个数字组成的矩阵，我们将矩阵中的每个数值转换为对应的颜色，并在电脑屏幕中显示出来，就可以复现这张图像。

对于照片也分黑白和彩色。在图像里我们对应有灰度图像和彩色图像。对于灰度图像，由于只有明暗的区别，因此只需要一个数字就可以表示出不同的灰度。对于彩色图像，我们用（R,G,B）三个数字来表示一个颜色，也就是三个通道。所以一张彩色图像就可以用一个由整数组成的立方体阵列来表示。我们称这样按立方体排列的数字阵列为三阶张量。这个三阶张量的长度与宽度即图像的分辨率，高度为3。

卷积运算在图像处理中应用十分广泛，许多图像特征提取方法都会用到卷积。通过卷积运算，我们可以将原始图像变换为一幅新的图像。这幅图像有时候比原图更清晰的表示了某种性质，我们就可以把它当作原图像的一个特征。


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