mnist识别训练python，只使用pillow和numpy库

在Python中，如果你想要使用Pillow和NumPy库对MNIST数据集进行图像识别训练，你需要先安装这两个库，然后按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：

   pip install pillow numpy tensorflow (如果需要的话，因为MNIST通常使用TensorFlow的数据处理)

2. **导入必要的库**：

   from PIL import Image
   import numpy as np
   from tensorflow.keras.datasets import mnist
   from tensorflow.keras.utils import to_categorical

3. **加载MNIST数据**：

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

4. **预处理图像数据**：
- 将像素值归一化到0-1之间
- 转换为灰度图（如果原始是彩色）

   train_images = train_images / 255.0
   test_images = test_images / 255.0
   
   # 如果原数据是28x28 RGB图像，将其转换为单通道灰度图像
   if len(train_images.shape) == 3:
       train_images = np.mean(train_images, axis=-1, keepdims=True)
       test_images = np.mean(test_images, axis=-1, keepdims=True)

5. **将标签转换为one-hot编码**：

   train_labels = to_categorical(train_labels, num_classes=10)
   test_labels = to_categorical(test_labels, num_classes=10)

6. **构建简单的模型**（这里假设使用线性分类器为例）：

   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])

7. **编译并训练模型**：

   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

8. **评估模型**：

   _, accuracy = model.evaluate(test_images, test_labels)
   print("Test accuracy:", accuracy)

请注意，这个例子是使用了TensorFlow库，而不仅仅是Pillow和NumPy。如果你想仅用这两种库完成图像识别，可能需要结合卷积神经网络（如自定义的卷积层）或其他机器学习算法，这超出了Pillow和NumPy的基本功能范围。