在机器学习中制作图像28x28的最佳技术是什么？

Question

我正在训练一个机器学习分类器和我到目前为止看到的所有教程，在28 * 28（mnist）或32 * 32（cifar-）中广泛用于这类分类任务的图像大小10）。

使用我的数据集，我所拥有的是100 * 150（比方说）。我使用OpenCV将图像大小调整为28 * 28（使用插值技术INTER_AREA）。如果我直接调整此图像的大小，我得到的是与原始图像不同的形状图像。

例如，如果我的原始图像是矩形，我会在调整大小为28 * 28时得到一个正方形。

为了保持我所做的形状（纵横比），我创建了一个最大尺寸（此处为150 * 150）的方形画布，并在拐角处粘贴了原始（100 * 150）图像，然后我调整了大小图像为28 * 28。通过这种方式，我保持了原样。

我的问题是 是否有人面临同样的问题，什么是最好的技术可以遵循，使图像大小28 * 28？或者我的做法是正确的？