java - MNIST 的缩减图像

Question

我正在尝试解决 Android 设备上的 MNIST 分类问题。我已经有一个经过训练的模型，现在我希望能够识别照片上的单个数字。

拍完照片后，我会进行一些预处理，然后再将图像传递给模型。这是原始图像的示例:

之后我只将它变成黑白的，所以它开始看起来像这样:

请不要注意尺寸的变化 - 这是我制作屏幕截图的方式引入的，在应用程序中两个图像仍然具有相同的尺寸。

将其转换为黑白颜色后，我提取数字的 Blob ，将其缩小到 20*20(根据纵横比)，然后添加填充以使其适合 MNIST 28*28 大小。最终结果如下:

请注意，我放大了图像以显示问题。问题如下:缩小后，很多有用的信息都丢失了。有时数字的整个边缘都消失了。有什么办法可以避免吗？也许我可以在缩小比例之前以某种方式使白线变粗？

附言我使用 Catalano 框架进行图像处理。

编辑 从答案中应用建议的过滤器后，我得到了:

Answer 1

我不确定你提到的框架，但有一件事在这里可以提供帮助，那就是在进行 MNIST 样式归一化之前，对原始图像使用一些形态学操作。也就是说，可以按如下方式进行侵 eclipse (我正在用 python 记录方法，您使用的框架中应该有类似物，因为操作非常标准)。

import numpy as np
import cv2

xx = cv2.imread('6.jpg') # your original image of 6
kernel = np.ones((20,20), np.uint8)
erosion = cv2.erode(xx, kernel, iterations = 2)

cv2.imwrite('6A.jpg',erosion) # this will be used as a replacement for the original image

这将产生类似于 this 的东西.然后，如果你对新图像进行二值化(比如灰度阈值为 150)，然后调整大小然后填充，你应该得到类似于 this one 的结果。 , 更稳健。

另请注意，在输入任何分类器之前，您需要在最后阶段(相对于其质心)将图像集中。

最终结果，按照MNIST的标准是这样的 (物理尺寸 28x28)。