Zunächst besprechen wir, wie Bilder als Eingangssignale neuronaler Netze definiert werden können. Einfachheitshalber betrachten wir nur Schwarz-Weiß-Bilder und müssen zunächst verstehen, dass Bilder nichts anderes sind als eine gitterartige Anordnung einzelner kleiner Quadrate, die sogenannten Pixel.
![](figure/courses/pattern/image-to-vector.png)
Die einzelnen Quadrate bzw. Pixel des Bildes beschreiben wir durch eine Zahl mit folgender Bedeutung:
Eine 0 bedeutet ein weißes Pixel, eine 1 steht für ein schwarzes Pixel. Die Zahlenwerte dazwischen entsprechen den jeweiligen Graustufen.
Die Abbildung zuvor veranschaulicht, wie ein Schwarz-Weiß-Bild entsprechend anhand von Zahlen definiert werden kann (und umgekehrt). Wenn wir die Zahlenwerte nun der Reihe nach von oben links nach unten rechts aneinanderreihen, so erhalten wir im Beispiel insgesamt 36 Werte (zwischen 0 und 1), welche als Eingangsneuronen eines neuronalen Netzes interpretiert werden können.
Zusammengefasst kann damit jedes Schwarz-Weiß-Bild auch als Eingangssignal eines neuronalen Netzes aufgefasst werden.