解析mnist手写数字图像

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1. from PIL import Image
   
2. import struct
   
3. 
   
4. def read_image(filename, saveFilename):
   
5.     f = open(filename, 'rb')
   
6.     index = 0
   
7.     buf = f.read()
   
8.     f.close()
   
9.     magic, images, rows, columns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
   
10.     index += struct.calcsize('>IIII')
    
11.     for i in range(images):
    
12.         #for i in xrange(2000):
    
13.         image = Image.new('L', (columns, rows))
    
14.         for x in range(rows):
    
15.             for y in range(columns):
    
16.                 image.putpixel((y, x), int(struct.unpack_from('>B', buf, index)[0]))
    
17.                 index += struct.calcsize('>B')
    
18.         print('save ' + str(i) + 'image')
    
19.         image.save(saveFilename + str(i) + '.png')
    
20. 
    
21. def read_label(filename, saveFilename):
    
22.     f = open(filename, 'rb')
    
23.     index = 0
    
24.     buf = f.read()
    
25.     f.close()
    
26.     magic, labels = struct.unpack_from('>II' , buf , index)
    
27.     index += struct.calcsize('>II')
    
28.     labelArr = [0] * labels
    
29.     #labelArr = [0] * 2000
    
30.     for x in range(labels):
    
31.         #for x in xrange(2000):
    
32.         labelArr[x] = int(struct.unpack_from('>B', buf, index)[0])
    
33.         index += struct.calcsize('>B')
    
34.     save = open(saveFilename, 'w')
    
35.     save.write(','.join(map(lambda x: str(x), labelArr)))
    
36.     save.write('\n')
    
37.     save.close()
    
38.     print('save labels success')
    
39.    
    
40. if __name__ == '__main__':
    
41.     #read_image('./t10k-images-idx3-ubyte/t10k-images.idx3-ubyte', 'Test/test/')
    
42.     read_label('./t10k-labels-idx1-ubyte/t10k-labels.idx1-ubyte', 'Test/test_label.txt')
    
43.     read_image('./train-images-idx3-ubyte/train-images.idx3-ubyte', 'Train/train/')
    
44.     read_label('./train-labels-idx1-ubyte/train-labels.idx1-ubyte', 'Train/train_label.txt')
    

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