#导入测试集和测试集对应的标签 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() def Formal_Img(l): random_number=(ord(l)-ord('a'))*800+random.randint(1,10) formal_img=X_test[random_number] return formal_img def Player_Img(l): formal_img=Formal_Img(l) player_img=Image.new('RGB',(28,28),color='black') player_img=player_img.paste(formal_img,(0,0)) return player_img

时间: 2024-02-21 22:56:55 浏览: 176
根据你提供的代码,`Formal_Img`函数接收一个字母l作为参数,根据l的值随机选择测试集中某个该字母对应的图像,然后返回该图像。`Player_Img`函数调用`Formal_Img`函数获取一个形状为(28,28)的数组,然后创建一个黑色背景的28x28的RGB图像,将获取到的数组粘贴到该图像上,并返回该图像。 需要注意的是,`paste`方法是将一个图像粘贴到另一个图像上,所以`player_img`应该是一个`Image`对象,而不是一个数组。如果需要将一个数组转换为`Image`对象,可以使用`PIL`库的`Image.fromarray`方法。另外,`Player_Img`函数返回的是`player_img`,应该是返回`Image`对象,而不是返回`None`。修改后的代码如下: ```python import idx2numpy import random from PIL import Image # 导入测试集和测试集对应的标签 X_test,T_test = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test = X_test.copy(),T_test.copy() def Formal_Img(l): random_number = (ord(l) - ord('a')) * 800 + random.randint(1,10) formal_img = X_test[random_number] return formal_img def Player_Img(l): formal_img = Formal_Img(l) player_img = Image.new('RGB', (28,28), color='black') player_img = Image.fromarray(player_img) player_img.paste(Image.fromarray(formal_img), (0,0)) return player_img ``` 这样就完成了将测试集中的一个字母图像粘贴到一个黑色背景上的操作,并得到了一个`Image`对象。
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X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte')转化为相同形式train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading " + file_name + " ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) data = data.reshape(-1, img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file, 'wb') as f: pickle.dump(dataset, f, -1) print("Done!") def _change_one_hot_label(X): T = np.zeros((X.size, 10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): """读入MNIST数据集 Parameters ---------- normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0 one_hot_label : one_hot_label为True的情况下,标签作为one-hot数组返回 one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组 flatten : 是否将图像展开为一维数组 Returns ------- (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签) """ if not os.path.exists(save_file): init_mnist() with open(save_file, 'rb') as f: dataset = pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /= 255.0 if one_hot_label: dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28) return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if name == 'main': init_mnist()模仿这段代码将获取同样形式

import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

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