手写数字识别中数据读取的函数
时间: 2023-09-06 21:12:17 浏览: 47
手写数字识别中,数据读取的函数通常需要实现以下功能:
1. 读取手写数字图像数据及其对应的标签信息。
2. 对图像数据进行预处理,例如将像素值归一化到 0~1 之间,并将图像数据转换为合适的格式。
3. 将图像数据和标签信息打包成可用于模型训练的数据集。
以下是一个基本的数据读取函数的示例代码:
```python
import os
import numpy as np
from PIL import Image
def load_data(data_dir):
images = []
labels = []
for subdir in os.listdir(data_dir):
if not os.path.isdir(os.path.join(data_dir, subdir)):
continue
label = int(subdir)
for filename in os.listdir(os.path.join(data_dir, subdir)):
filepath = os.path.join(data_dir, subdir, filename)
image = Image.open(filepath).convert('L')
image = np.array(image)
image = image / 255.0 # 归一化到 0~1 之间
images.append(image)
labels.append(label)
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)
return images, labels
```
在这个函数中,`data_dir` 是数据存放的目录,假设目录结构如下:
```
data_dir/
0/
0.png
1.png
...
1/
0.png
1.png
...
...
```
函数首先遍历 `data_dir` 目录下的所有子目录,将子目录名称作为标签值。然后遍历每个子目录下的图像文件,读取图像数据并进行预处理,最后将图像数据和标签信息打包成可用于模型训练的数据集。
注意,这个函数需要使用 `PIL` 库来读取图像数据,因此需要先通过 `pip install pillow` 命令安装该库。