假设我用训练神经网络来识别手写数字，我已经有一些手写的数字图片了，我将它们存放在一个文件夹里面，每一张图片对应的真实数字都被我存储在一个CSV格式的文件中，可是图片和csv文件中的数字具有不一样的数据格式，那么我怎样才能将图片和真实的数字对应上？具体的实现步骤是什么？给出读取图片和csv文件的代码，并用代码展示怎样将它们对应起来，并加上注释

首先，读取图片可以使用Python的Pillow库（也可以使用OpenCV库），读取CSV文件可以使用Python的pandas库。

以下是代码示例，注释中有具体的解释：

from PIL import Image
import pandas as pd
import os

# 图片文件夹路径
img_folder_path = "./images/"
# CSV文件路径
csv_file_path = "./labels.csv"
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv(csv_file_path)

# 创建一个空列表用于存储图片和对应的数字
data = []

# 循环遍历CSV文件中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取图片文件名
    img_file_name = row["image_name"]
    # 获取真实数字
    label = row["label"]
    # 图片文件路径
    img_path = os.path.join(img_folder_path, img_file_name)
    # 打开图片并转换为灰度图像
    img = Image.open(img_path).convert('L')
    # 将图片和对应的数字存储到列表中
    data.append((img, label))

上述代码中，我们使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件，并使用DataFrame的iterrows方法遍历每一行。对于每一行，我们获取图片文件名和真实数字，然后使用Pillow库打开图片，转换为灰度图像，并将图片和对应的数字存储到列表中。

注意：在代码中，我们使用了os.path.join函数来构建图片文件的路径，这是因为在不同操作系统下，文件路径的分隔符是不同的。

最终，我们得到了一个列表data，其中每个元素都是一个元组，包含一张图片和对应的真实数字。可以使用此列表来训练神经网络模型。