卷积什么是卷积？
就跳过一些用专业属于描述专业术语看完懵逼的解释了，
语文成绩很差的我尝试从字面解释什么是卷积...
卷，理解成一种压缩；积，乘积，积累；
卷积需要一个卷积核，通常是3x3或5x5的方阵，
例如这样
// 一个3x3卷积核
0 0 0
0 1 0
0 0 0
我们要怎么用卷积核处理数据呢？
下面是一个例子：
// 下面是一堆排成方阵的数据
// 这是我们的数据源
1 3 5 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5
4 5 6 1 3 5 1 3 5
我们将要用卷积核“扫描并处理”每一个数据，
例如要处理第二行第二列的5
1 3 5 0 0 0
4 5 6 * 0 1 0
4 5 6 0 0 0
我们把5周围的数字抽出来，然后把两个方阵位置相同的数字相乘然后相加，
得出5，这是当然的，因为这个卷积核做的就是输出原数据😂
-1 -1 -1
-1 8 -1
-1 -1 -1
同样的原理，试试另一个不同的卷积核
1 3 5 -1 -1 -1
4 5 6 * -1 8 -1
4 5 6 -1 -1 -1
我们得到的是
1*-1 + 3*-1 + 5*-1
+ 4*-1 + 5*8 + 6*-1
+ 4*-1 + 5*-1 + 6*-1
= 6
然后用得出来的6放入原来5的位置，就是这样“扫描并处理”每一个数据
边缘怎么办？
-
常数填充
复制边缘像素
突然的深度拓展
卷积在深度学习中十分重要，下面是一个可视化CNN(卷积神经网络)的卷积过程
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
canvas
<canvas>是一个可以使用脚本(通常为JavaScript)来绘制图形的 HTML 元素.它可以用于绘制图表、制作图片构图或者制作简单的(以及不那么简单的)动画。
canvas 绘制图片
| ctx.drawImage(image, x, y) |
canvas 转换为 ImageData
| ctx.getImageData(sx, sy, sw, sh); // 返回 ImageData |
ImageData 数据是 Uint8ClampedArray ，它描述了一个一维数组，包含以 RGBA 顺序的数据，数据使用 0 至 255（包含）的整数表示。
所以每一个点都会表示为：
// 这样仅仅是一个像素点的数据
R G B A
255 255 0 255
卷积 + ImageData = ？
图像归根到底就是一大堆的颜色点矩阵，我们完全可以把颜色点代替上面的数字矩阵处理，不同的卷积核对图片的处理结果如下（图片来自维基百科）
