将MNIST数据集的train图片及lable分割成 number_index.bmp的形式

这篇博客介绍了如何将MNIST数据集的训练图片和标签转化为number_index.bmp格式,其中number代表数字标签,index是图片在对应数字类别内的序号,最终保存为未压缩的全彩bmp图像。

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

@Luffy 2018年2月13日创建

将MNIST数据集的train图片及lable分割成 number_index.bmp的形式。


number是图片的标签,即0~9十个数字
index是当前图片在图片所在数字中的序号
图片的类型是bmp,未压缩全彩。当然,MNIST的图片是黑底灰度图像。

import struct
import numpy as np
from PIL import Image

打开image文件,自行下载MNIST数据集,数据集包含4个文件,自行解压,并放置在程序所在目录下的 MNIST_data目录下
并新建/MNIST_data/train/目录,用于保存输出的数字图片。

filename_image='MNIST_data/train-images.idx3-ubyte'
bin_image=open(filename_image,'rb'<
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