Convolution-Playground
Über diese App
Ein 3×3-Kernel wandert animiert über ein Testbild, während eine Lupe die 9 Multiplikationen und die Summe jeder Faltungsposition live vorrechnet und rechts die Feature-Map entsteht. Acht klassische Filter-Presets (Sobel, Laplace, Sharpen …) sind frei editierbar; der Modus „Gelernte Filter" zeigt typische trainierte First-Layer-Kernel eines CNN — dieselbe Mechanik, aber gelernt statt von Ingenieuren entworfen.
Wie eine Faltung funktioniert
Bei einer diskreten Faltung schiebt man ein kleines Gewichtsfenster, den Kernel, über das Bild. An jeder Position werden die Pixelwerte unter dem Fenster mit den Gewichten multipliziert und aufsummiert; bei einem 3×3-Kernel sind das 9 Multiplikationen und eine Summe. Das Ergebnis ist ein Pixel der Ausgabe, der Feature-Map. Je nach Gewichten entsteht ein Weichzeichner, ein Kantendetektor wie Sobel oder Laplace oder ein Schärfefilter. In der klassischen Bildverarbeitung entwerfen Menschen diese Kernel. Ein Convolutional Neural Network (CNN) lernt sie aus Trainingsdaten.
Was die App zeigt
Ein 3×3-Kernel wandert animiert über ein Testbild. Eine Lupe in der Mitte zeigt für die aktuelle Position die neun Multiplikationen und die Summe, rechts wächst die Feature-Map Pixel für Pixel. Acht Vorlagen sind frei editierbar: Identität, Box Blur, Gaussian, Sobel X, Sobel Y, Laplace, Sharpen und Emboss. Die App erklärt die Normalisierung: Ist die Gewichtssumme 0, wird die Ausgabe um Mittelgrau zentriert. Der Modus „Gelernte Filter“ zeigt typische First-Layer-Kernel eines trainierten CNN.
Selbst ausprobieren
Wähle Sobel X und beobachte, dass nur senkrechte Kanten hell werden; mit Sobel Y sind es waagerechte. Ändere einzelne Gewichte und sieh, wie sich die Feature-Map verändert. Ziehe auf dem Eingangsbild, um das Fenster an eine bestimmte Stelle zu setzen und die Rechnung dort nachzuvollziehen. Mit „Sofort anwenden“ entsteht die ganze Feature-Map auf einmal, mit dem Tempo-Regler steuerst du die Animation.
Häufige Fragen
- Was ist eine Faltung in der Bildverarbeitung?
- Eine Faltung berechnet jedes Ausgabepixel als gewichtete Summe der Pixel in seiner Umgebung. Die Gewichte stehen im Kernel, der über das ganze Bild geschoben wird. So lassen sich Bilder glätten, schärfen oder Kanten hervorheben.
- Was macht der Sobel-Operator?
- Der Sobel-Operator ist ein 3×3-Kernel, der die Helligkeitsänderung in einer Richtung schätzt. Sobel X reagiert auf senkrechte Kanten, Sobel Y auf waagerechte. Kombiniert ergeben sie Stärke und Richtung des Gradienten.
- Wie lernt ein CNN seine Filter?
- Ein CNN startet mit zufälligen Kernel-Gewichten und passt sie im Training per Gradientenabstieg so an, dass der Fehler auf den Trainingsdaten sinkt. Die Filter der ersten Schicht ähneln danach oft Kanten- oder Gabor-Detektoren. Die Rechenmechanik ist dieselbe wie bei handentworfenen Kerneln.
- Kann ich in der App eigene Kernel eingeben?
- Ja. Alle acht Vorlagen sind editierbar, du kannst jedes der neun Gewichte ändern. Die Feature-Map wird mit deinem Kernel neu berechnet.
Fach: Computer Vision
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