如何生成正确的 MNIST 图像？ [重复]

Question

大家好，我一直在从事一个张量流项目，我想从 MNIST 数据库中获取测试图像。以下是我将原始数据（ubyte？）转换为 2d numpy 的代码要点：

from PIL import Image
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))
   img = Image.fromarray(two_d, 'L')
   return img

batch_xs, batch_ys = mnist.test.next_batch(1)
gen_image(batch_xs[0]).show()

然而，当图像显示在这里时，它看起来一点也不像一个正常的数字，所以我想我一定是在某个地方搞砸了，但除了当 numpy 数组从 [ 重塑为 [28, 28] 时之外，无法精确定位它。 784]。有线索吗？

编辑：所以显然如果我使用 matplotlib 而不是 PIL 它工作得很好：

Answer 1

将数据乘以 255 并转换为 np.uint8 （uint8 表示模式“L”） 就可以了。

def gen_image(arr):
    two_d = (np.reshape(arr, (28, 28)) * 255).astype(np.uint8)
    img = Image.fromarray(two_d, 'L')
    return img

这个答案有帮助。