我想使用TensorFlow和CNN来制作一个蘑菇分类器。但是，我对图像数据的预处理有些疑问。我应该将图片背景去除并设为黑色，还是直接使用原始图片？

另外，如果在CNN之前有任何预处理步骤，请告诉我。

回答：

^{这个问题有点宽泛，但我会给你一个提示。}

我应该将图片背景去除并设为黑色，还是直接使用原始图片？

如果你能做到这一点，通过数据增强可以获得更高的准确性，因为你可以生成具有不同背景的训练图像，从而帮助模型泛化。

然而，请注意，仅仅去除背景，神经网络可能会“习惯”于黑色背景，因此你也需要对测试图像进行转换，这反过来又需要图像分割。

由于图像分割比分类还要困难，通常背景是保持不变的。

另外，如果在CNN之前有任何预处理步骤，请告诉我。

对于所有图像相关任务都有效的预处理步骤是零中心化：计算训练集的平均值，并使用该值来对图像进行零中心化。注意在计算平均值时不要使用测试图像。