mnist数据集保存为图片
#coding: utf-8
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os
import numpy as np# 读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载。
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)# 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下
# 如果没有这个文件夹会自动创建
train_set_save_dir = 'MNIST_data/raw/train/'
test_set_save_dir = 'MNIST_data/raw/test/' if os.path.exists(train_set_save_dir) is False:os.makedirs(train_set_save_dir)if os.path.exists(test_set_save_dir) is False:os.makedirs(test_set_save_dir)n_classes = 10
train_set_dirs = []
test_set_dirs = []
train_file = []
test_file = []for i in range(0, n_classes):train_dir = train_set_save_dir + str(i) + "/"train_set_dirs.append(train_dir)test_dir = test_set_save_dir + str(i) + "/"test_set_dirs.append(test_dir)train_file.append([])test_file.append([])if os.path.exists(train_dir) is False:os.makedirs(train_dir)if os.path.exists(test_dir) is False:os.makedirs(test_dir)print(mnist.train.images.shape)
print(mnist.test.images.shape)
print(mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.labels.shape)print(mnist.train.labels[0:10])
print(np.argmax(mnist.train.labels[0:10,:], axis=1))trainImageCounts = mnist.train.images.shape[0]
testImageCounts = mnist.test.images.shape[0]#exit()# 保存训练集图片
for i in range(0, trainImageCounts):# classIndex = np.argmax(mnist.train.labels[i], axis=0)train_file[classIndex].append('mnist_train_%d.jpg' % i)#continue# 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg#filename = train_set_save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % ifilename = train_set_dirs[classIndex] + 'mnist_train_%d.jpg' % i# 请注意，mnist.train.images[i, :]就表示第i张图片（序号从0开始）image_array = mnist.train.images[i, :]# TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28x28维的图像。image_array = image_array.reshape(28, 28)# 将image_array保存为图片# 先用scipy.misc.toimage转换为图像，再调用save直接保存。scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)# 保存测试集图片
for i in range(0, testImageCounts):# classIndex = np.argmax(mnist.test.labels[i], axis=0)test_file[classIndex].append('mnist_test_%d.jpg' % i)#continue# 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg#filename = test_set_save_dir + 'mnist_test_%d.jpg' % ifilename = test_set_dirs[classIndex] + 'mnist_test_%d.jpg' % i# 请注意，mnist.test.images[i, :]就表示第i张图片（序号从0开始）image_array = mnist.test.images[i, :]# TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28x28维的图像。image_array = image_array.reshape(28, 28)# 将image_array保存为图片# 先用scipy.misc.toimage转换为图像，再调用save直接保存。scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)for i in range(0, n_classes):trainLabelFile = open(train_set_dirs[i] + "list.txt", "w")for picFlie in train_file[i]:trainLabelFile.write(picFlie + "\n")trainLabelFile.close()testLabelFile = open(test_set_dirs[i] + "list.txt", "w")for picFlie in test_file[i]:testLabelFile.write(picFlie + "\n")testLabelFile.close()print('Please check: %s ' % train_set_save_dir)
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