Python数据分析：手写数字识别初步

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1.手写数字识别是python图像处理的基础，首先需要安装pillow，我们需要以管理员身份打开Windows命令行并输入pip install pillow，如果提示pip需要更新，我们输入python -m pip install --upgrade pip先更新pip，这时再安装pillow就没问题了。
2.首先我们需要引入和图片识别有关的库，输入from PIL import Image进行引入，引入后我们就可以打开要进行操作的图片了，这里需要用到Image中的open()函数和save()函数，open()函数用来打开文件，save()函数用来将图片保存为我们需要的格式。
3.然后我们需要确定图片的长和宽，调用size()函数可以返回一个以图片的宽和高为元素的元组，这时获取图片的宽和高就可以用元素下标的方式。
4.我们在识别时要得到一个用1标识出数字的文本文档，第一个图为我用电脑的画图随便写的数字6，第二个图是经过识别得出的文本文档，我们可以看出，第二个图中用1标出了手写体的数字6的形状。因此我们在数字识别的过程中需要知道每一个位置的rgb编码，这个调用getpixel()即可实现，我们知道，黑色的rgb编码的三个数的和为0，我们要得到一个用0和1标识出来的图像，只需在rgb编码数之和为0的位置写入1，其余不为0的位置写入0。
5.编码实现：

from PIL import Image
im = Image.open("C:/Users/21974/Desktop/handwrite.PNG")
im.save("C:/Users/21974/Desktop/handwrite.bmp")
df = open("C:/Users/21974/Desktop/practicePil.txt", "a")	#打开一个文本用于接下来的写入操作
width = im.size[0]
height = im.size[1]
for i in range(0, width):
    for j in range(0, height):
        k = im.getpixel((i, j))		#注意此处为两个括号，第二个括号内代表坐标为(i,j)处的色彩元素
        sum = k[0]+k[1]+k[2]	#rgb编码的三个数字相加
        if sum == 0:
            df.write("1")
        else:
            df.write("0")
    df.write("\n")
df.close()

运行即可得到以0和1绘制的文本图像。