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使用NumPy读取MNIST文件信息

ch03/readMNIST.py

+#!/usr/bin/python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+从MNIST中读取原始图片并保存、读取标签数据并保存。
+MNIST文件结构分析可以参考：https://blog.csdn.net/justidle/article/details/103149253
+"""
+"""
+使用方法：
+1、将MNIST的文件下载到本地。
+2、在py文件所在目录下，建立mnist_data目录。然后将MNIST的四个文件拷贝到mnist_data目录，并解压
+3、在py文件所在目录下，建立test目录，改目录用于存放解压出的图片文件和标签文件
+"""
+
+import struct
+import numpy as np
+import PIL.Image
+    
+def read_image(filename):
+    #打开文件
+    f = open(filename, 'rb')
+    
+    #读取文件内容
+    index = 0
+    buf = f.read()
+    
+    #关闭文件
+    f.close()
+    
+    #解析文件内容
+    #>IIII 表示使用大端规则，读取四个整型
+    magic, numImages, rows, columns = struct.unpack_from('>IIII', buf, index)
+    index += struct.calcsize('>IIII')
+    
+    for i in range(0, numImages):
+        # L代表灰度图片
+        image = PIL.Image.new('L', (columns, rows))
+        
+        for x in range(rows):
+            for y in range(columns):
+                # ‘>B' 读取一个字节
+                image.putpixel((y,x), int(struct.unpack_from('>B', buf, index)[0]))
+                index += struct.calcsize('>B')
+                
+        print('save ' + str(i) + 'image')
+        image.save('mnist_data/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
+    
+    for x in range(labels):
+        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__':
+    #注意t10k-images-idx3-ubyte里面一共有10,000张图片
+    read_image('mnist_data/t10k-images-idx3-ubyte')
+    read_label('mnist_data/t10k-labels-idx1-ubyte', 'mnist_data/test/label.txt')
+    
\ No newline at end of file