手写字体读入数据集代码

手写字体识别的数据集通常包含图像文件（如PNG、JPEG等）以及相应的标签，表示图片中显示的文字内容。在Python中，处理这类数据集的一般步骤包括数据预处理、加载数据和构建模型。这里是一个简单的示例，使用`PIL`库读取图像并使用`ImageDataGenerator`进行基本的数据增强：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

# 假设我们有一个名为'data_dir'的目录，里面包含训练图片和测试图片
train_dir = 'data_dir/train'
test_dir = 'data_dir/test'

# 数据预处理函数
def preprocess_image(img_path):
    img = Image.open(img_path)
    # 可能需要调整尺寸、灰度化、归一化等操作
    img = img.resize((img_width, img_height))
    if grayscale:
        img = img.convert('L')
    img_array = np.array(img) / 255.0
    return img_array

# 加载训练数据
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=10, shear_range=0.1)  # 数据增强参数
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
                                                    target_size=(img_width, img_height),
                                                    batch_size=batch_size,
                                                    class_mode='categorical')  # 根据实际任务选择类别模式

# 加载测试数据
test_generator = train_datagen.flow_from_directory(test_dir,
                                                  target_size=(img_width, img_height),
                                                  batch_size=batch_size,
                                                  class_mode=None,  # 测试不需要类别标签
                                                  shuffle=False)

# 这里只是一个基础框架，实际项目中还需要模型定义、编译和训练部分