如何将图像转换为感知器算法的输入向量？

Question

我需要实现一个简单的感知器算法。有2类“猫和狗”。每个训练样本都是一对(x,t)形式，其中x是输入值的向量，t是目标输出值。但是我不知道如何在python中将图像转换为矢量形式以获取感知器？ 向量形式是什么？

图片尺寸为32 * 32。

Answer 1

感知器仅处理向量而不处理矩阵。因此，您应该将图像变平为矢量。因此，如果您有一批形状像（1000,32,32）的图像，则可以执行以下操作：

x = x.reshape((len(x), x.shape[1]*x.shape[2]))

将来，如果您仍然想处理图像，请查看卷积神经网络（CNN）。

Answer 2

如果您的图片a的大小为32x32：

>>> a=np.random.random((32,32))
>>> a.shape
(32, 32)

然后您可以将其转换为向量，以通过以下方式喂入感知器：

>>> b=a.reshape(1,1024)
>>> b.shape
(1, 1024)