请根据以下要求用python编写一个手写体数字图片的识别和分类系统 第1周 准备数据 1.下载：mnist 训练集和测试集： 分别包含图片、标签、映射关系表。 2.解压mnist 训练集和测试集： 为Png图片 3.按照标签拆分目录： 数字n的图片放在n目录里 4. Png图片转换为jpg图片 5.反色转换为白底黑字 6.去除不合理的数据.

好的，根据您的要求，我们可以使用Python编写一个手写体数字图片的识别和分类系统，具体实现步骤如下：

1. 下载mnist训练集和测试集，可以在以下链接中下载：

- 训练集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
- 训练集标签：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
- 测试集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
- 测试集标签：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

2. 解压mnist训练集和测试集，可以使用Python的gzip库进行解压缩，代码示例：

   import gzip
   import shutil

   with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f_in:
       with open('train-images-idx3-ubyte', 'wb') as f_out:
           shutil.copyfileobj(f_in, f_out)

3. 按照标签拆分目录，可以使用Python的os和shutil库进行文件操作，代码示例：

   import os
   import shutil

   # 创建目录
   for i in range(10):
       os.makedirs(str(i))

   # 拆分图片
   with open('train-labels-idx1-ubyte', 'rb') as f_labels:
       with open('train-images-idx3-ubyte', 'rb') as f_images:
           f_labels.read(8)  # 跳过文件头
           f_images.read(16)  # 跳过文件头
           for i in range(60000):
               label = int.from_bytes(f_labels.read(1), byteorder='big')
               image_data = f_images.read(28 * 28)
               with open(os.path.join(str(label), f'{i}.jpg'), 'wb') as f_out:
                   f_out.write(image_data)

4. Png图片转换为jpg图片，可以使用Python的Pillow库进行图片格式转换，代码示例：

   from PIL import Image
   import os

   for i in range(10):
       for j in range(60000):
           file_path = os.path.join(str(i), f'{j}.png')
           if os.path.exists(file_path):
               img = Image.open(file_path)
               img = img.convert('RGB')
               img.save(os.path.join(str(i), f'{j}.jpg'))
               os.remove(file_path)

5. 反色转换为白底黑字，可以使用Python的Pillow库进行图片处理，代码示例：

   from PIL import Image
   import os

   for i in range(10):
       for j in range(60000):
           file_path = os.path.join(str(i), f'{j}.jpg')
           if os.path.exists(file_path):
               img = Image.open(file_path)
               img = img.convert('L')  # 转换为灰度图
               img = Image.eval(img, lambda x: 255 - x)  # 反色
               img.save(os.path.join(str(i), f'{j}.jpg'))

6. 去除不合理的数据，在这里可以根据手写数字图片的特征进行筛选，比如图片大小、清晰度等。

以上就是一个基本的手写体数字图片的识别和分类系统的实现步骤，您可以根据自己的需求进行修改和完善。