使用matplotlib显示MNIST图像

Question

我使用tensorflow导入一些MNIST输入数据。我按照本教程... https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners

我正在导入它们......

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

我希望能够显示训练集中的任何图像。我知道图像的位置是mnist.train.images，因此我尝试访问第一批图像并将其显示为......

with tf.Session() as sess:
    #access first image
    first_image = mnist.train.images[0]

    first_image = np.array(first_image, dtype='uint8')
    pixels = first_image.reshape((28, 28))
    plt.imshow(pixels, cmap='gray')

我尝试将图像转换为28 x 28 numpy数组，因为我知道每张图像都是28 x 28像素。

但是，当我运行代码时，我得到的是以下内容......

显然我做错了什么。当我打印出矩阵时，一切看起来都很好，但我认为我错误地重塑了它。

Answer 1

以下代码显示了用于训练神经网络的MNIST数字数据库显示的示例图像。它使用了来自堆栈流的各种代码，避免使用。

# Tested with Python 3.5.2 with tensorflow and matplotlib installed.
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot = True)
def gen_image(arr):
    two_d = (np.reshape(arr, (28, 28)) * 255).astype(np.uint8)
    plt.imshow(two_d, interpolation='nearest')
    return plt

# Get a batch of two random images and show in a pop-up window.
batch_xs, batch_ys = mnist.test.next_batch(2)
gen_image(batch_xs[0]).show()
gen_image(batch_xs[1]).show()

mnist的定义位于：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py

使我需要显示MNINST图像的张量流神经网络位于：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep.py

由于我只编写了两个小时的Python编程，我可能会犯一些新的错误。请随意纠正。

Answer 2

以下是使用matplotlib显示图像的完整代码

first_image = mnist.test.images[0]
first_image = np.array(first_image, dtype='float')
pixels = first_image.reshape((28, 28))
plt.imshow(pixels, cmap='gray')
plt.show()

Answer 3

您正在向uint8投射一系列浮点数（as described in the docs），如果它们不是1.0，则会将它们截断为0。您应该将它们舍入或将它们用作浮点数或乘以255。

我不确定，为什么你看不到白色背景，但我建议使用明确定义的灰度。

Answer 4

对于那些想要用PIL.Image执行此操作的人：

import numpy as np
import PIL.Image as pil
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('mnist')

testImage = (np.array(mnist.test.images[0], dtype='float')).reshape(28,28)

img = pil.fromarray(np.uint8(testImage * 255) , 'L')
img.show()