手写数字图片转化为矩阵

将手写数字图片转化为矩阵的过程可以分为以下几步：

1. 将彩色图片转化为灰度图片。

2. 对灰度图片进行二值化处理，使得每个像素点的值只有 0 或 1。

3. 将二值化后的图片进行缩放，使得图片大小与输入神经网络的大小一致。

4. 将缩放后的图片转化为矩阵，其中矩阵的每个元素表示对应像素点的值。

以下是一个 Python 代码示例，可以将手写数字图片转化为矩阵：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图片并转化为灰度图片
img = Image.open('handwritten_digit.png').convert('L')

# 对灰度图片进行二值化处理
threshold = 100
img = img.point(lambda x: 0 if x < threshold else 255)

# 缩放图片
img = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)

# 将图片转化为矩阵
matrix = np.array(img).reshape((28, 28))

其中，`handwritten_digit.png` 是待转化的手写数字图片文件。在代码中，我们使用了 Python 图像处理库 Pillow 来进行图片的读取、二值化、缩放等操作，并使用 NumPy 库将缩放后的图片转化为矩阵。