Visualiser MNIST dataset à l'aide d'OpenCV ou Matplotlib/Pyplot

j'ai MNIST dataset et je suis en train de visualiser à l'aide de pyplot. Le jeu de données est en cvs format où chaque ligne correspond à une image de 784 pixels. je veux visualiser dans pyplot ou opencv dans les 28*28 format de l'image. Je suis en train directement à l'aide de :

plt.imshow(X[2:],cmap =plt.cm.gray_r, interpolation = "nearest")

mais je sa ne fonctionne pas? des idées sur comment dois-je aborder cette.

  • Peut-être youd plus de détails, montrant comment vous inclure vos données et ce qui est exactement "Pas de travail", cela peut vous aider à obtenir plus rapidement des réponses.
  • mec il fonctionne parfaitement bien
InformationsquelleAutor decipher | 2016-05-14
  1. 27

    En supposant que vous avez un fichier CSV avec ce format, qui est un format que l'MNIST jeu de données est disponible dans

    label, pixel_1_1, pixel_1_2, ...

    Voici comment vous pouvez visulize en Python avec Matplotlib et puis OpenCV

    Matplotlib /Pyplot

    import numpy as np
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

with open('mnist_test_10.csv', 'r') as csv_file:
    for data in csv.reader(csv_file):
        # The first column is the label
        label = data[0]

        # The rest of columns are pixels
        pixels = data[1:]

        # Make those columns into a array of 8-bits pixels
        # This array will be of 1D with length 784
        # The pixel intensity values are integers from 0 to 255
        pixels = np.array(pixels, dtype='uint8')

        # Reshape the array into 28 x 28 array (2-dimensional array)
        pixels = pixels.reshape((28, 28))

        # Plot
        plt.title('Label is {label}'.format(label=label))
        plt.imshow(pixels, cmap='gray')
        plt.show()

        break # This stops the loop, I just want to see one

    Visualiser MNIST dataset à l'aide d'OpenCV ou Matplotlib/Pyplot

    OpenCV

    Vous pouvez prendre le pixels tableau numpy à partir de ci-dessus, qui est de dtype='uint8' (non signé de 8 bits) et la forme de 28 x 28 , et la parcelle avec cv2.imshow()

        title = 'Label is {label}'.format(label=label)

    cv2.imshow(title, pixels)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    InformationsquelleAutor bakkal
  2. 4

    Pour tous comme moi qui veulent un moyen rapide et sale de la solution, simplement pour avoir une idée générale de ce qu'est une donnée d'entrée est d'environ, dans-console et sans fantaisie bibliothèques:

    def print_greyscale(pixels, width=28, height=28):
    def get_single_greyscale(pixel):
        val = 232 + round(pixel * 23)
        return '\x1b[48;5;{}m \x1b[0m'.format(int(val))

    for l in range(height):
        line_pixels = pixels[l * width:(l+1) * width]
        print(''.join(get_single_greyscale(p) for p in line_pixels))

    (s'attend à l'entrée pour être en forme [784] et avec flotteur valeurs de 0 à 1. Si l'un n'est pas le cas, vous pouvez facilement convertir (par exemple pixels = pixels.reshape((784,)) ou pixels \= 255)

    Visualiser MNIST dataset à l'aide d'OpenCV ou Matplotlib/Pyplot

    La sortie est un peu déformé, mais vous obtenez l'idée.

    InformationsquelleAutor cpury