Image processing 如何在手写识别中调整图像规格？

手写数字识别问题：如何规范手接线数字图像？有人可以帮助吗

在这里查看MNIST数据集是如何管理的：

引用相关章节：

来自NIST的原始黑白（二层）图像进行了大小标准化，以适合20x20像素的框，同时保留其纵横比。由于归一化算法使用的抗锯齿技术，生成的图像包含灰度级。通过计算像素的质心并平移图像以将该点定位在28x28场的中心，图像在28x28场中居中

使用一些分类方法（特别是基于模板的方法， 如支持向量机和K近邻），当 数字由边界框居中，而不是质心。如果你 做这种预处理，你应该在你的报告 出版物

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在此处查看MNIST数据集的管理方式：

引用相关章节：

来自NIST的原始黑白（二层）图像进行了大小标准化，以适合20x20像素的框，同时保留其纵横比。由于归一化算法使用的抗锯齿技术，生成的图像包含灰度级。通过计算像素的质心并平移图像以将该点定位在28x28场的中心，图像在28x28场中居中

使用一些分类方法（特别是基于模板的方法， 如支持向量机和K近邻），当 数字由边界框居中，而不是质心。如果你 做这种预处理，你应该在你的报告 出版物

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什么意义上的正常化？强度？规模位置？比例。在相同比例的图像中，我可以提取特征。有没有放大图像的好方法？你使用哪种库和语言？如果是OpenCV，请使用resize函数。在什么意义上规范化？强度？规模位置？比例。在相同比例的图像中，我可以提取特征。有没有放大图像的好方法？你使用哪种库和语言？如果是OpenCV，请使用调整大小功能。