处理图像将数据输入到卷积神经网络

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我是机器学习的新手，最近在Coursera上接受了Andrew Ng的研究。之后，我转向Python并使用Pandas，Numpy，Sklearn来实现ML算法。现在冲浪时，我碰到tensorFLow，发现它很惊人，并且实现了这个将MNIST数据作为输入的example。现在我想阅读我自己的自定义图像并将其用于培训。我很困惑，应该如何将图像转换为MNIST类型的数据。或者其他一些方式来训练我的网络。我带着这个tutorial来创建我的网络。处理图像将数据输入到卷积神经网络

来源

2016-12-29 Ayes

有关MNIST数据集的信息可以在Yann LeCun's website上找到。

TensorFlow模块tensorflow.examples.tutorials.mnist.mnist_softmax.py看起来正在获取/准备列车/测试步骤的数据集。

MNIST数据集包含一个手写数字和相应标签的图像。如果您想为新图片创建标签，则可以使用scipy.misc.imread。

来源

2016-12-29 15:35:50 BMW

嗨，感谢您的信息。我用[this]（https://github.com/gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format）将我的jpg转换为字节数组。然后使用[this]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py）将其转换为MNIST格式。但在第一个链接为什么它将任何JPG图像转换为PNG ???我没有得到它，为什么不重新调整JPG JPG格式，而是使用它。：？其次，在MNIST [网站]（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）上说了一些奇怪的事情，例如：“数字已经过了标准化并以固定尺寸的图像为中心” – Ayes

MNIST？ “来自NIST的原始黑白（双层）图像尺寸标准化，以适应20x20像素的盒子，同时保留其纵横比。由于归一化算法使用了抗锯齿技术，所得图像包含灰度级。通过计算像素的质量中心并翻译图像以便将该点定位在28x28场的中心处，图像以28x28图像为中心使用分类方法时，错误率在数字居中时改善边框而不是质心。“ – Ayes

处理图像将数据输入到卷积神经网络

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