将cifar10数据转成图片

#将cifar10转成图片

import numpy as np
import matplotlib.image as plimg
from PIL import Image
import pickle as p


def load_CIFAR_batch(filename):
    with open(filename, 'rb')as f:
        
        datadict = p.load(f, encoding='latin1')
        X = datadict['data']
        Y = datadict['labels']
        X = X.reshape(10000, 3, 32, 32)
        Y = np.array(Y)
        return X, Y


def load_CIFAR_Labels(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        lines = [x for x in f.readlines()]
        print(lines)


if __name__ == "__main__":
    # 文件的路径
    load_CIFAR_Labels("./cifar-10-batches-py/batches.meta")
    imgX, imgY = load_CIFAR_batch("./cifar-10-batches-py/data_batch_1")
    print(imgX.shape)
    
    for i in range(1000):  
       
        imgs = imgX[i]
        img0 = imgs[0]
        img1 = imgs[1]
        img2 = imgs[2]
        i0 = Image.fromarray(img0)  # 从数据,生成image对象
        i1 = Image.fromarray(img1)
        i2 = Image.fromarray(img2)
        img = Image.merge(
CIFAR10数据集是一个二进制文件,包含了一些32x32像素的彩色图片。下面是一个MATLAB代码示例,演示如何将CIFAR10数据集转换成图片集。 ```matlab % 定义文件路径和名称 dataFile = 'cifar-10-batches-mat\data_batch_1.mat'; % 加载数据 data = load(dataFile); % 获取图像数据 images = data.data; % 获取标签数据 labels = data.labels; % 定义图像文件夹路径 imgFolder = 'cifar10_images'; % 如果文件夹不存在则创建文件夹 if ~exist(imgFolder, 'dir') mkdir(imgFolder); end % 循环处理每张图像 for i = 1:size(images,1) % 生成图像文件名 imgName = strcat(imgFolder, '\', num2str(i), '_', num2str(labels(i)), '.png'); % 获取图像数据 imgData = images(i,:); % 重塑图像数据形状 imgData = reshape(imgData, [32,32,3]); % 将数据类型转换为无符号8位整数 imgData = uint8(imgData); % 保存图像文件 imwrite(imgData, imgName); end ``` 在上面的示例中,我们首先定义了CIFAR10数据集文件的路径和名称,然后使用MATLAB的load函数加载数据。接下来,我们将图像数据和标签数据分别存储在变量images和labels中。 我们还定义了一个图像文件夹路径,用于存储转换后的图像。如果该文件夹不存在,则使用MATLAB的mkdir函数创建该文件夹。 然后,我们使用循环处理每张图像,生成一个唯一的图像文件名,获取图像数据,将图像数据重塑为32x32x3的形状,并将数据类型转换为无符号8位整数。最后,我们使用MATLAB的imwrite函数保存图像文件。 请注意,上面的代码示例只处理了CIFAR10数据集的一个批次。如果您想转换整个数据集,请在循环中使用所有批次的数据
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