mnist数据集。在现实生活中无法正确预测笔迹

Question

我试图根据真实数据而不是使用keras和tensorflow预测mnist中给出的测试数据来预测笔迹，但无法正确预测。在测试和训练数据上，我的准确率达到96-97％，因此这不是过度拟合。这是我的图片

image here

这是我的代码，用于使用打开的cv读取图像并使用numpy调整其大小，请帮助

img = cv2.imread('seven.png')
img = cv2.resize(img,(28,28))
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = np.invert(img)

img = img/255
img = img.astype('float64')

print(img)

plt.imshow(img)

img= np.expand_dims(img,axis=0)
print(img.shape)

以下是预测得到6的答案：-

pr = model.predict(img)
print(np.argmax(pr[0]))