MNIST图像是什么图像格式？
MNIST图像是什么图像格式？
提问于 2017-08-23 04:10:16
我已经解压了MNIST训练集中的第一个图像，我可以访问(28,28)矩阵了。
[[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 18 18 18 126 136
175 26 166 255 247 127 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 30 36 94 154 170 253 253 253 253 253
225 172 253 242 195 64 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 49 238 253 253 253 253 253 253 253 253 251
93 82 82 56 39 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 18 219 253 253 253 253 253 198 182 247 241
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 80 156 107 253 253 205 11 0 43 154
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 1 154 253 90 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 139 253 190 2 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
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[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 35 241 225 160 108 1
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[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 81 240 253 253 119
25 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 186 253 253
150 27 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 93 252
253 187 0 0 0 0 0 0 0 0]
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253 249 64 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 46 130 183 253
253 207 2 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 39 148 229 253 253 253
250 182 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 114 221 253 253 253 253 201
78 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 23 66 213 253 253 253 253 198 81 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 18 171 219 253 253 253 253 195 80 9 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 55 172 226 253 253 253 253 244 133 11 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 136 253 253 253 212 135 132 16 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]我想在它上面做一些图像处理，比如转换成灰度，然后对它进行二值化(为了机器学习)，但是我不知道我处理的是哪种图像格式。如果这是一个(28, 28, 3)，很明显它是一个带有3通道的RGB图像。然而，这是一个(28, 28)图像，每个像素都具有离散范围[0, 255]中的值，这是相当奇怪的。这个图像已经是灰度图像了吗?我只需要对像素值进行归一化吗？规范化到底需要什么？我要把展平的向量乘以标量1/(sum of all energy values)吗？
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-08-23 04:27:14
图像是具有8位量化的28x28像素灰度图像(因此范围为0-255)。这些图像显然是二进制的黑/白图像，但在调整大小过程中的反走样会使它们具有额外的灰度值。有关更多详细信息，请参阅here。
通常，可以通过将所有值除以255 (而不是所有像素值的总和)来进行标准化。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/45826184
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