将Mnist数据集转换为对应的数字图片

代码:

# coding:utf-8

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import  tensorflow as tf
import os
import scipy.misc
import numpy as np

mnist_data = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
print(mnist_data.train.images.shape)
file_path = "MNIST_data/img"

if os.path.exists(file_path) is False:
    os.makedirs(file_path)

for i in range(20):
    # 获取图片的onehot
    img_labels = mnist_data.train.labels[i,:]
    img_list = img_labels.tolist()
    # 获取list中最大值的索引,即图片的数字值
    img_index = img_list.index(max(img_list))
    file_path = "MNIST_data/img"
    file_path = file_path+"/num_%d" % img_index
    if os.path.exists(file_path) is False:
        os.makedirs(file_path)
    # 获取图片的像素矩阵
    img_array = mnist_data.train.images[i, :]
    img_array = img_array.reshape(28,28)
    # print(img_array.shape)
    file_name = file_path+"/%d.jpg" % i
    # 将图像矩阵转换为图片
    scipy.misc.toimage(img_array,cmin=0.0, cmax=1.0).save(file_name)

对应数字的图片将存储在num目录下。

0
Posted in 深度学习&强化学习

Leave a Comment:

电子邮件地址不会被公开。