保存mnist前20张图片

简介:
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os


mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)

save_dir = 'MNIST_data/raw/'
if os.path.exists(save_dir) is False:
os.makedirs(save_dir)

for i in range(20):
image_array = mnist.train.images[i,:]
image_array = image_array.reshape(28, 28)
filename = save_dir + 'mnist_data_%d.jpg' % i
scipy.misc.toimage(image_array,cmin=0.0,cmax=1.0).save(filename)
目录
相关文章
|
4月前
|
XML 计算机视觉 数据格式
数据集学习笔记(四):VOC转COCO数据集并据txt中图片的名字批量提取对应的图片并保存到另一个文件夹
这篇文章介绍了如何将VOC数据集转换为COCO数据集的格式,并通过Python脚本根据txt文件中列出的图片名称批量提取对应的图片并保存到另一个文件夹。
52 3
|
8月前
|
存储 Python
python实现图片与视频转换:将视频保存为图片,将批量图片保存为视频
python实现图片与视频转换:将视频保存为图片,将批量图片保存为视频
|
6月前
|
Java Python
Python 合并多张图片至一张图片
Python 合并多张图片至一张图片
53 0
如何复制同一张图片,生成50张排列名称为1.jpg,2.jpg,3.jpg,4.jpg,顺序1-50张的图片,同一张图片生成50份,名字排序不一样怎样写
如何复制同一张图片,生成50张排列名称为1.jpg,2.jpg,3.jpg,4.jpg,顺序1-50张的图片,同一张图片生成50份,名字排序不一样怎样写
上传图片(最多可以上传5张图片)demo效果示例(整理)
上传图片(最多可以上传5张图片)demo效果示例(整理)
图片保存v2
图片保存v2图片保存v2图片保存v2
图片保存v2
|
算法框架/工具 Caffe
Caffe:使用 classify.py 批量对图片分类
一般使用 Caffe 训练完网络后,会用 `test.bin` 来测试一下网络的精度,然后还能用 `classification.bin` 来用网络对图片进行单张的分类,但是一张一张的分,效率很低,所以我改写了 `classify.py` 文件,使其读取 test.txt 文件批量分类,输出具体哪一张图片分错了。
143 0
TF:利用TF读取数据操作,将CIFAR-10 数据集中的训练图片读取出来,并保存为.jpg格式
TF:利用TF读取数据操作,将CIFAR-10 数据集中的训练图片读取出来,并保存为.jpg格式
TF:利用TF读取数据操作,将CIFAR-10 数据集中的训练图片读取出来,并保存为.jpg格式
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略
|
XML 算法框架/工具 计算机视觉
CV:基于Keras利用cv2+自定义(加载人脸识别xml文件)+keras的load_model(加载表情hdf5、性别hdf5)实现标注脸部表情和性别label
CV:基于Keras利用cv2+自定义(加载人脸识别xml文件)+keras的load_model(加载表情hdf5、性别hdf5)实现标注脸部表情和性别label
CV:基于Keras利用cv2+自定义(加载人脸识别xml文件)+keras的load_model(加载表情hdf5、性别hdf5)实现标注脸部表情和性别label