【python】将普通图像(PNG)转换为MNIST数据集格式(idx1-ubyte)

本文介绍了一种将自定义图像数据转换为适用于深度学习模型,特别是针对MNIST数据集格式的转换方法。通过使用GitHub上的代码,可以将PNG或JPG格式的图像转换为28*28像素大小,并调整其格式以便于神经网络训练。具体步骤包括图像尺寸的标准化、标签的匹配以及图像文件路径的修改。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

源代码:https://github.com/gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format

网络上关于深度学习的源实例代码都是基于MNIST手写字体数据集的,该数据集格式比较特殊,若想应用于自己的数据应该怎么转换呢?

在github上找到了大神编的代码,整个文件如下:

原始图像分别放到train-images和test-images文件夹中,注意默认格式为PNG,若是JPG要修改代码,而且图像要按照标签存放,数字标签要从1开始

同时,batches.meta.txt存放对应标签。

resize-script.sh文件用于改变图像尺寸,统一为28*28

修改convert-image-to-mnist-format.py图像文件路径即可成功实现图像格式的转换,生成

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aodu/p/9487414.html

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