回答編集履歴
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なぜ、わざわざ64×64にリサイズしてから8×8に素朴な計算で縮小させているのか、理由が分かりません。
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また、**なぜ2乗平均をしているのかも理由はわかりません**。上記のように**単純に255から引くだけでよい**と思います。「2乗平均」処理をすることで、画素の明るさが偏ってしまっています。そのため、以降の処理で本来は不要な「正規化処理」をするはめになってしまっています。
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また、**なぜ2乗平均をしているのかも理由はわかりません**。上記のように**単純に255から引くだけでよい**と思います。「2乗平均」処理をすることで、画素の明るさが偏ってしまっています。そのため、以降の処理で本来は不要な「正規化処理」をするはめになってしまっています（通常、画像の正規化は単純に255で割るだけです）。
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参考: [輝度反転](https://genetaka.hatenablog.com/entry/2019/11/03/164150)
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補足追記
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@@ -16,6 +16,8 @@
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また、**なぜ2乗平均をしているのかも理由はわかりません**。上記のように**単純に255から引くだけでよい**と思います。「2乗平均」処理をすることで、画素の明るさが偏ってしまっています。そのため、以降の処理で本来は不要な「正規化処理」をするはめになってしまっています。
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参考: [輝度反転](https://genetaka.hatenablog.com/entry/2019/11/03/164150)
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なお、蛇足ですが、正しい意味での「2乗平均」になっていないようです。
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`bright = 255 - crop.mean()**2 / 255 # 平均した結果を2乗してしまっています`
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一部修正
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@@ -2,13 +2,13 @@
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> １）コメントアウトの文章の意味
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教師データにしているsklearnのload_digitsがサイズ8×8なので、一度64×64にした画像データを、再度8×8に縮小しています。64×64の画像には「小さな8×8画像」が8×8個あ
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教師データにしているsklearnのload_digitsがサイズ8×8なので、一度64×64にした画像データを、再度8×8に縮小しています。64×64の画像には「小さな8×8画像」が8×8個あります（8ばかりでわかりにくいですが）。その「小さな8×8画像」（8×8個）それぞれを「1画素に縮小される範囲」と呼んで、1画素に縮小しています。結果として、縮小された1画素が8×8個になります。
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文章の意味はこのとおりですが、以下で示すように、**やっていることの意味はわかりません。**
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> ２）cropしてbrightにx,yでfor文で回して配列を作っている箇所
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これ**全体的に全く意味がないことをやっている**と私は思います。要は8×8の画像にして白黒反転させたいだけなので、以下のように記載することで充分です。**ループ処理は一切不要**です。
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これ**全体的に全く意味がないことをやっている**と私は思います。要は8×8の画像にして白黒反転させたいだけなので、以下のように記載することで充分です。x,yの**ループ処理は一切不要**です。
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`new_resize_img = 255 - np.array(img.resize((8, 8)))`
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