прогнозирование собственного изображения с помощью модели, обученной с использованием набора данных MNIST

Question

Я обучил модель с набором данных keras mnist для распознавания рукописного ввода di git, и она имеет точность 98%. Но когда дело доходит до моего собственного имиджа, производительность оставляет желать лучшего. Я полагаю, это как-то связано с предварительной обработкой моего собственного изображения. вот как я пытаюсь преобразовать изображение в размер 28 * 28.

image = Image.open(f'screenshots/screenshot0.png').convert('L')
image = image.resize((28,28), Image.ANTIALIAS)
data = np.asarray(image)/255.0

И я обнаружил, что цвет изображения меняется после преобразования

вот исходное изображение

изображение после изменения размера

Вы видите, что белый цвет становится серым после преобразования, интересно, в этом ли причина плохой производительности?

Answer 1

Попробуйте использовать opencv для чтения изображения.

import cv2
image = cv2.imread(f'screenshots/screenshot0.png',0)
image = cv2.resize(image, (28,28))
data = np.asarray(image)/255.0