신경망에 이미지를 어떻게 공급할 수 있습니까?

Question

지금까지 나는 신경 네트워크가 MNIST 데이터 세트 (from this tutorial)에 대해 교육을 받았다고 교육했습니다. 자, 내 자신의 이미지를 먹이로 테스트하고 싶습니다.

크기를 28x28 픽셀로 만들어 그레이 스케일로 변환하고 적응 형 임계 값을 사용하여 OpenCV를 사용하여 이미지를 처리했습니다. 여기서부터 어디로 가야합니까?

Answer 1

'이미지'는 0-1 ... 의 값을 가진 28x28 배열이므로 실제 이미지는이 아닙니다. 원본 이미지를 그레이 스케일링하면 입력에 적합하지 않습니다. 다음 단계를 따라야합니다.

• 는 각 픽셀의 RGB 값
• 784 개을 나타내는 RGB 값으로 프로그래밍 langauge로 이미지를로드 r, g 및 b의 평균을 취. 그런 다음이 값을 255으로 나눕니다. 이제 이제이 보이는 이미지를 가질 것이다

그레이 스케일 값을 RGB 값을 대체하는 화상의 그레이 스케일, 0과 1

사이의 값을 가질 것이다 (우측 어레이 참조) :

그래서 당신은 당신의 프로그래밍 언어를 통해 모든 일을해야합니다. 사진 편집기로 이미지를 그레이 스케일링하면 픽셀은 여전히 ​​r,g,b이됩니다.

Answer 2

당신은 당신이 파이썬 NumPy와 배열에 데이터를로드하고 또한 확장, 그레이 스케일링과 같은 많은 이미지 작업을 지원하게 PIL, skimage 같은 라이브러리를 사용할 수있는 등

이미지를 처리로 데이터를 읽은 후

그런 다음 네트워크에 피드를 제공 할 수 있습니다.