手書き文字の判定 白黒反転？ python opencv

Question

以下のホームページを読んでいたところ、下記のようなコードが書かれていました。

どうして白黒反転を行う必要があるのですか。試しに#1までのコードのみの関数predict_digit()を使って写真を出したところ、単純に真っ黒な写真が表示されてしまいました。

https://note.com/dngri/n/n63d597962b9e

​import cv2
from sklearn.externals import joblib

def predict_digit(filename):
   clf = joblib.load("digits.pkl")
   my_img = cv2.imread(filename)
   my_img = cv2.cvtColor(my_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   my_img = cv2.resize(my_img,(8,8))
   #白黒反転する？
   my_img = 15 - my_img // 16
　#1
   my_img = my_img.reshape((-1,64))
   res = clf.predict(my_img)
   return res[0]

n = predict_digit("test.jpg")
print("test = " + str(n))

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets,svm,metrics
from sklearn.metrics import accuracy_score
digits = datasets.load_digits()
x = digits.images
y = digits.target
#二次元配列を一次元配列に変換
x = x.reshape((-1,64)) 
# データを学習用とテスト用に分割する
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2)
# データを学習
clf = svm.LinearSVC()
clf.fit(x_train, y_train)

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'digits.pkl')

Comments

[jbpb0]

学習に使った「scikit-learn」の「datasets.load_digits()」のデータに合わせたのでしょう
http://mimustar.com/2020/09/26/1467/

[lovely]

なるほど！「datasets.load_digits()」のデータが黒背景に白で数字を書いているのですね！！

[lovely]

この式を見れば理解はできるのですが、自分で導き出せる気がしません。。
これは何か法則にのっとっているのですか？それとも数学に強くなるしかないのですか？

[jbpb0]

最大値から画素値を引いたらネガポジ反転ができることは、あちこちに書かれてます
たとえばこのあたり
http://x105ai.blogspot.com/2017/02/negaposifilter.html
https://spphire9.wordpress.com/2010/09/05/%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%87%A6%E7%90%86%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E3%83%8D%E3%82%AC%E3%83%9D%E3%82%B8%E5%A4%89%E6%8F%9B/

調べて何か見つかったら真似してみて、うまく行ったらなぜうまく行ったのかを考える、ということを繰り返してるうちにコツが掴めてくるのではないですかね

Answer 1

どうして白黒反転を行う必要があるのですか。

学習に使った「scikit-learn」の「datasets.load_digits()」のデータに合わせるため
【技術記事】scikit-learnのdatasets.load_digitsしたデータの中身