（Python3下）获取MNIST手写数据集的图片

数据集下下来应该是这样的：

我们把它们全部解压出来，得到4个没有后缀名的文件，t10k是测试集，train是训练集，image保存图像数据，label保存标签。我们要提取图片只需要用到images就好了，用sublime等打开是这样的：

 images文件的第一行是文件的相关信息，00000803是魔数，用于识别文件，相当于id，00002710是长度，16进制转换为10进制等于10000，正好是测试集中的数据量，两个0000001c分别指示图像像素有28行28列。这些不用管太多。

分行和空格是sublime自动显示的，文件内部实际上是连续的一串数字，读取的时候不要弄错了。

紧跟在后面的是图像数据了，每个字节保存一个像素的灰度（MNIST是只有灰度的），0~255。

知道这些后，我们只需要读取其中的数据并保存为.jpg格式就好了。

文件中直接读取出来得到的对象是形如b'\x00\xff'的二进制对象，这里使用struct模块将其转化为十进制整数。

保存文件使用了opencv-python。

下面是代码：

import cv2 as cv
import struct
import numpy as np

num = 10000
f = open('train-images.idx3-ubyte','rb')
image = np.zeros((28,28))
f.read(16)

for picNum in range(num):
    path = str(picNum)+'.jpg'
    for x in range(28):
        for y in range(28):
            image[x][y] = struct.unpack('B',f.read(1))[0]
    cv.imwrite(path,image)

f.close()

改改num的值和两个路径就能用了。运行之前一定要记得确认路径，几万张图片乱塞删起来还是稍微有点麻烦的