mnist数据集转成图片 Python 实现

最新推荐文章于 2021-09-19 17:23:37 发布

gjq246

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分类专栏： Research

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gjq246/article/details/71787088

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本文介绍如何将MNIST数据集中的数字手写样本转换为图片格式，以便于进行更直观的数据测试。通过使用Python的cv2库，可以将原始数据集中的每个样本保存为单独的.bmp文件，并按照训练集和测试集分类存放。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

请先安装好cv2

http://blog.youkuaiyun.com/gjq246/article/details/71554157

训练集和测试集分别放在两个文件夹中，文件名中用“-”分割答案和文件名

# -*- coding: UTF-8 -*-

#把mnist数据集转成图片做测试，图片更为通用

import cv2  
from keras.datasets import mnist

import numpy as np  

(X_train, Y_train),(X_test, Y_test) = mnist.load_data()

for i in range(0,59999):  # 迭代 0 到 59999 之间的数字
   fileName="./mnisttrain/"+str(Y_train[i])+"-"+str(i)+".bmp"
   cv2.imwrite(fileName, X_train[i])

for i in range(0,9999):  # 迭代 0 到 9999 之间的数字
   fileName="./mnisttest/"+str(Y_test[i])+"-"+str(i)+".bmp"
   cv2.imwrite(fileName, X_test[i])