MNIST多图显示--Python练习

在学习TensorFlow框架时，提到用MNIST手写数字数据库进行练习，为了更直观看下里面的数据到底长啥样，用OpenCV（cv2）中的imshow函数来进行显示。

默认已经安装: numpy、tensorflow、cv2

1--首先是根据Tensorflow官网的方法获得数据库：

 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

现在mnist对象已经拥有MNIST数据库的训练集和测试集。

2--进行单张显示比较容易，如下代码：

 import cv2
 # display one database image
 im = mnist.test.images[0].reshape(28, 28)
 cv2.imshow("demo", im)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

显示结果为：

3--单张显示太单调（图像大小28x28），可以尝试多张网格排列显示。

• 起先考虑从数据库中取出100张,然后根据取出顺序确定在哪行哪列，最后合成大图，但根据顺序直接确定该图像位置有点困难
• 换个思路：先确定网格位置，再从数据库中选取一张插入，似乎简单了许多

代码如下：

import cv2
import numpy as np

#per row 10 patches, per col 10 patches
BigIm = np.zeros((280, 280))
index = 0
for i in range(10):
    for j in range(10):
        temp = mnist.train.images[index].reshape(28, 28)
        BigIm[28*i:28*(i+1), 28*j:28*(j+1)] = temp
        index += 1

cv2.imshow("demo", BigIm)
cv2.waitKey(0)

结果如下：

看了数据库的样子，接下来可以愉快地进行深度学习了~