CNN（卷积神经网络）和卷积核在图像处理中扮演着非常重要的角色。咱们来用大白话解释一下它们。

首先说CNN，它就像是一个聪明的机器，专门用来识别图片里的东西。CNN里面有很多层，每一层都有很多小单元，这些小单元会一起工作，从图片里找出有用的信息。比如，你想让CNN识别一张图片里有没有猫，CNN就会逐层分析图片，从边缘、形状到更复杂的特征，最后告诉你这张图片里有没有猫。

而卷积核呢，就是CNN里用来“看”图片的一个小工具。你可以把它想象成一个带有特殊眼镜的小人，这个眼镜能帮助他更好地看清图片的细节。卷积核会在图片上滑来滑去，每次滑到一个地方，它就会“观察”那里的像素，并找出那里的特征。比如，一个卷积核可能专门负责找图片里的边缘，另一个可能负责找颜色或形状。

所以，CNN和卷积核是相辅相成的。CNN用多个卷积核来逐层提取图片的特征，最后根据这些特征来判断图片里有什么。而卷积核则是CNN用来“观察”和“理解”图片的得力助手。

这样一来，无论图片里的主体内容是在中间、靠左还是靠右，CNN和卷积核都能很好地识别出来，因为它们关注的是图片的特征，而不是图片的具体位置。