我正在开发一个程序，让用户在“涂鸦区域”绘制一个数字，按下按钮，应用程序将使用神经网络分类器预测他输入的数字。
现在，为了训练神经网络，我使用了 MNIST 数据库，其中指定了以下内容：“NIST 中的图像经过尺寸标准化以适合 20x20 像素框，同时保留其纵横比 [...] 图像以 28 x 28 为中心通过计算像素的质心来获得图像”。
我面临的问题是，将用户在涂鸦区域中绘制的数字大小调整为 20 x 20 后，我需要计算像素的质心，以便可以将其居中于28 x 28 图像。
我该如何计算呢？
“质心”（对于二值图像）是“每个维度的平均值”的一种有点复杂的表达方式。换句话说 - 取所有 x 坐标并对它们进行平均 - 你就得到了“质心”的 x 坐标，对于 y 来说也是如此。
在Python中，对于数据X这将是
center_of_mass = X.mean(axis=0)
如果您有像素的强度，您可以将它们用作“权重”，从而得出加权平均值，仅此而已。
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