深度学习输入图片提取线条

深度学习是一种可以自动学习人类思维能力的算法，近年来已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。其中，深度学习在图像处理领域的应用引起了广泛的关注和研究。

深度学习可以通过输入原始数据并进行多层次的非线性变换来获取数据的特征表示，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习在图像处理领域中使用比较广泛的算法。卷积神经网络是一种前馈神经网络，其中神经元的连接方式与生物视觉皮层神经元的连接方式类似。

在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络来提取输入图片的线条。具体来说，我们将使用Python编写代码，使用Keras深度学习框架搭建卷积神经网络，并使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。

首先，我们需要安装Keras深度学习框架和MNIST手写数字数据集。我们可以使用以下命令来安装它们：

pip install keras
pip install matplotlib

MNIST手写数字数据集是一个非常流行的数据集，包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片。每张图片都是28x28像素大小的灰度图像，其中每个像素的值都在0到255之间。我们可以使用以下代码来加载数据集：

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

接下来，我们需要对数据进行预处理。首先，我们将像素值缩放到0到1之间，以使训练更加稳定。其次，我们需要将数据扩展为4维张量，其中第一维表示样本数量、第二维和第三维表示图像的宽度和高度、第四维表示图像通道数（在这种情况下，为1）。

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train