處理圖像將數據輸入到卷積神經網絡

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我是機器學習的新手，最近在Coursera上接受了Andrew Ng的研究。之後，我轉向Python並使用Pandas，Numpy，Sklearn來實現ML算法。現在衝浪時，我碰到tensorFLow，發現它很驚人，並且實現了這個將MNIST數據作爲輸入的example。現在我想閱讀我自己的自定義圖像並將其用於培訓。我很困惑，應該如何將圖像轉換爲MNIST類型的數據。或者其他一些方式來訓練我的網絡。我帶着這個tutorial來創建我的網絡。處理圖像將數據輸入到卷積神經網絡

來源

2016-12-29 Ayes

有關MNIST數據集的信息可以在Yann LeCun's website上找到。

TensorFlow模塊tensorflow.examples.tutorials.mnist.mnist_softmax.py看起來正在獲取/準備列車/測試步驟的數據集。

MNIST數據集包含一個手寫數字和相應標籤的圖像。如果您想爲新圖片創建標籤，則可以使用scipy.misc.imread。

來源

2016-12-29 15:35:50 BMW

嗨，感謝您的信息。我用[this]（https://github.com/gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format）將我的jpg轉換爲字節數組。然後使用[this]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py）將其轉換爲MNIST格式。但在第一個鏈接爲什麼它將任何JPG圖像轉換爲PNG ???我沒有得到它，爲什麼不重新調整JPG JPG格式，而是使用它。：？其次，在MNIST [網站]（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）上說了一些奇怪的事情，例如：「數字已經過了標準化並以固定尺寸的圖像爲中心」 – Ayes

MNIST？「來自NIST的原始黑白（雙層）圖像尺寸標準化，以適應20x20像素的盒子，同時保留其縱橫比。由於歸一化算法使用了抗鋸齒技術，所得圖像包含灰度級。通過計算像素的質量中心並翻譯圖像以便將該點定位在28x28場的中心處，圖像以28x28圖像爲中心使用分類方法時，錯誤率在數字居中時改善邊框而不是質心。「 – Ayes

處理圖像將數據輸入到卷積神經網絡

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