神經網路演算法學習---影象資料預處理1
以卷積神經網路進行影象識別為例，常用的輸入影象預處理
Step1：Resize
Step2：去均值。此處應注意，是對所有訓練樣本影象求均值，然後將每個樣本圖片減去該均值。測試圖片在進行預處理時，也減去該均值（注意不是減測試圖片的均值，而是減去所有訓練樣本影象的均值）
歸一化處理：影象處理應用中一般不需要歸一化處理，因為RGB通道資料範圍一直是0~255，天生是歸一化的，因此不需要再進行歸一化處理。
PCA降維處理：資料量較大時可以通過PCA進行降維處理，以便減小計算量，提升處理速度。但影象處理應用中，因為一般先進行了影象的Resize處理，降低資料量，因此一般不需要再進行PCA降維處理了。
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