Matlab实现图像识别（二）

这节要处理图像到统一标准。

首先我们已经读取出来图像了，我们如何对它进行处理呢？首先，我们先对它进行灰度转化，然后放缩到固定尺寸即可，现在先实现简单的BP神经网络，至于卷积池化什么的先留到以后再说。

如何进行灰度转化呢？用rgb2gray即可实现：

img = imread('101_ObjectCategories/accordion/image_0001.jpg');
img = rgb2gray(img);
imshow(img);

然后需要对图像进行归一化，什么是归一化呢？就是把像素的灰度值分布在0~255之间，避免图像像素亮度分布不均衡，会影响最后结果的，但是现在并不对其归一化，算法以后再说。

现在让它们变成统一宽高的图像，用imresize，规范成60*80的图像，原来打算设计成300*400的，但是这样 就会太大了，中间的隐藏层的w可能到达几十个G的大小，因此只规范到这么小。

img = imread('101_ObjectCategories\accordion\image_0001.jpg');
img = rgb2gray(img);
img = imresize(img, [60, 80]);
imshow(img);

 

好了，现在实现完毕图像的预处理，虽然这是简单的预处理，但是复杂的事情以后再做。

现在，我们应该要明白img的格式是什么。从变量表中可以看出，img是一个60*80的uint8类型数组，这个就好办了，下节就开始制作神经网络了。