使用Python将MNIST数据集手写数字转化为图片

成功效果图：

实现步骤如下：

注意事项：

要把数据集t10k-images.idx3-ubyte.gz解压到python文件当前目录下：


代码中将转化后的的图片存储在test目录下，所有要在当前目录创建个“test”文件夹。否则运行会提示目录不存在。
完成以上工作之后直接运行以下代码即可：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import struct

def read_image(filename):
    f = open(filename, 'rb')
    index = 0
    buf = f.read()
    f.close()
    magic, images, rows, columns = struct.unpack_from('>IIII', buf, index)
    index += struct.calcsize('>IIII')

    for i in range(images):
        # for i in xrange(2000):
        image = Image.new('L', (columns, rows))

        for x in range(rows):
            for y in range(columns):
                image.putpixel((y, x), int(struct.unpack_from('>B', buf, index)[0]))
                index += struct.calcsize('>B')

        print
        'save ' + str(i) + 'image'
        image.save('test/' + str(i) + '.png')


def read_label(filename, saveFilename):
    f = open(filename, 'rb')
    index = 0
    buf = f.read()

    f.close()

    magic, labels = struct.unpack_from('>II', buf, index)
    index += struct.calcsize('>II')

    labelArr = [0] * labels
    # labelArr = [0] * 2000

    for x in range(labels):
        # for x in xrange(2000):
        labelArr[x] = int(struct.unpack_from('>B', buf, index)[0])
        index += struct.calcsize('>B')

    save = open(saveFilename, 'w')

    save.write(','.join(map(lambda x: str(x), labelArr)))
    save.write('\n')

    save.close()
    print('save labels success')


if __name__ == '__main__':
    read_image('t10k-images.idx3-ubyte')
    read_label('t10k-labels.idx1-ubyte', 'test/label.txt')

运行成功后可以去“test”文件夹看转化后的图片。


完成！有疑问或者运行不成功请留言。