如何将MNIST数据集转化为真实图片集

• 操作步骤
• 代码
• 效果
• • 1.MNIST_data_folder 文件夹中自动下载保存MNIST数据集
  • 2.提取出的数据自动生成0-9 10个文件夹，每个文件夹中存对应的数字图片

step1.创建项目，在新的python文件中直接将下面代码复制，不需要提前下MNIST数据集
step2.在项目中创建一个文件，文件名为 MNIST_data_folder

step3.直接运行程序就行

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import os
from PIL import Image
import numpy as np

MNIST_data_folder = 'MNIST_data_folder'
mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data_folder, one_hot=False) #MNIST_data_folder是数据集的目录
imgs_test, labels_test = mnist.test.images, mnist.test.labels
for i in range(10):
    if not os.path.exists(str(i)):
        os.makedirs(str(i))
cnt = [0 for i in range(10)]
for i in range(imgs_test.shape[0]):
    array = (imgs_test[i].reshape((28, 28)) * 255).astype(np.uint8)
    cnt[labels_test[i]] += 1
    img = Image.fromarray(array, 'L')
    img.save(str(labels_test[i]) + '\' + str(cnt[labels_test[i]]) + '.jpg')

注：不需要解压，代码自己提取其中的数据

以数字0为例：

注：每个文件中图片都是从0开始命名