[人工智能]python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存

? ? ? ?我们去官网下载的MNIST数据集一般是ubyte格式的，这样的格式对于计算机来说可以正常读取使用，但是对我们人来说并不友好，有时候我们希望得到一张一张的图片，便于我们观察和测试等。下面给出将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式的代码，以及一个下载链接，下载的文件中包括原始的ubyte格式的MNIST数据集和转换为jpg格式的数据集。

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1n7j36Qpa3GL17xjq7yHb4Q?
提取码：xov3

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan 10 13:58:57 2022
@author: 2540817538(有问题请联系此QQ)
python3.8.8
"""
import numpy as np
import cv2
import os
import struct
 
def trans(image, label, save):#image位置，label位置和转换后的数据保存位置
    if 'train' in os.path.basename(image):
        prefix = 'train'
    else:
        prefix = 'test'
 
    labelIndex = 0
    imageIndex = 0
    i = 0
    lbdata = open(label, 'rb').read()
    magic, nums = struct.unpack_from(">II", lbdata, labelIndex)
    labelIndex += struct.calcsize('>II')
 
    imgdata = open(image, "rb").read()
    magic, nums, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', imgdata, imageIndex)
    imageIndex += struct.calcsize('>IIII')
 
    for i in range(nums):
        label = struct.unpack_from('>B', lbdata, labelIndex)[0]
        labelIndex += struct.calcsize('>B')
        im = struct.unpack_from('>784B', imgdata, imageIndex)
        imageIndex += struct.calcsize('>784B')
        im = np.array(im, dtype='uint8')
        img = im.reshape(28, 28)
        save_name = os.path.join(save, '{}_{}_{}.jpg'.format(prefix, i, label))
        cv2.imwrite(save_name, img)
 
if __name__ == '__main__':
    #需要更改的文件路径！！！！！！
    #此处是原始数据集位置
    train_images = 'C:/Users/25408/Desktop/fashion/train-images-idx3-ubyte.gz'
    train_labels = 'C:/Users/25408/Desktop/fashion/train-labels-idx1-ubyte.gz'
    test_images ='C:/Users/25408/Desktop/fashion/t10k-images-idx3-ubyte.gz'
    test_labels = 'C:/Users/25408/Desktop/fashion/t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
    #此处是我们将转化后的数据集保存的位置
    save_train ='C:/Users/25408/Desktop/fashion/MNIST_data/train_images/'
    save_test ='C:/Users/25408/Desktop/fashion/MNIST_data/test_images/'
    
    if not os.path.exists(save_train):
        os.makedirs(save_train)
    if not os.path.exists(save_test):
        os.makedirs(save_test)
 
    trans(test_images, test_labels, save_test)
    trans(train_images, train_labels, save_train)

转化后的数据集内容如下：

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