正規化ドキュメント、サブトレーニングセットとテストは、2つのセクションを設定した後のデジタル手書き画像、情報の合成である自体をmnist、各セクションには、画像が含まれており、本明細書で使用される、二つの文書にタグを付ける、C ++デモ文書復号に書き込まれ、OpenCVのによって意志画像データは、通常の文書として保存されます。ソースのダウンロード：https://github.com/zacSuo/mnist

t10k-images.idx3-UBYTE
t10k-labels.idx1-UBYTE
列車images.idx3-UBYTE
列車labels.idx1-UBYTE

説明書

環境要件

Visual Studioの2012年以降
OpenCVの2.4以上
コンフィギュレーション
プロジェクトのプロパティを介して第1を開始する前に、地元のOpenCVのパスを設定します。

結果

2つのドキュメントディレクトリのフォルダでは、それぞれテストセット（test_images）とトレーニングセット（train_images）そこに画像を保存します。

プロセスの説明

復号画像

int型 （STD :: 文字列のファイル名、のstd :: ベクトル <CV ::マット>＆VEC）
{ INT NUMBER_OF_IMAGES = 0。std :: はifstreamのファイル（ファイル名、STD ::イオス::バイナリ）。もし（file.is_open（））{ int型 magic_number = 0。       int型 n_rows = 0 ; int型 n_cols = 0 ;         file.read（（CHAR *）＆magic_number、はsizeof（magic_number））;         magic_number = ReverseInt（magic_number）。        file.read（（CHAR *）＆NUMBER_OF_IMAGES、はsizeof（NUMBER_OF_IMAGES））;
    
    
    
        
        
        



        NUMBER_OF_IMAGES = ReverseInt（NUMBER_OF_IMAGES）。
        file.read（（CHAR *）＆n_rows、はsizeof（n_rows））; 
        n_rows = ReverseInt（n_rows）。
        file.read（（CHAR *）＆n_cols、はsizeof（n_cols））; 
        n_cols = ReverseInt（n_cols）。

        以下のために（int型私= 0 ; iがNUMBER_OF_IMAGESを<; ++ i）が{ 
            CV ::マットTP = CV ::マット::ゼロ（n_rows、n_cols、CV_8UC1）。用（INT R = 0 ; R <n_rows; ++ R）{ ため（INT C = 0 ; C <n_cols、C ++）{ 符号なしチャー TEMP = 0。                    file.read（（CHAR *）＆一時、はsizeof（TEMP））;                     tp.at <UCHAR>（R、C）=（INT）TEMP。                }             }             vec.push_back（TP）。        }
            
                
                     







        file.close（）; 
    } 戻り NUMBER_OF_IMAGESと、}

復号された画像に対応する値

空 read_Mnist_Label （STD :: 文字列のファイル名、のstd :: ベクトル < 整数 >＆VEC）
{
    std::ifstream file(filename, std::ios::binary);
    if (file.is_open()) {
        int magic_number = 0;
        int number_of_images = 0;
        int n_rows = 0;
        int n_cols = 0;
        file.read((char*)&magic_number, sizeof(magic_number));
        magic_number = ReverseInt(magic_number);
        file.read((char*)&number_of_images, sizeof(number_of_images));
        number_of_images = ReverseInt(number_of_images);

        for (int i = 0; i < number_of_images; ++i) {
            unsigned char temp = 0;
            file.read((char*)&temp, sizeof(temp));
            vec[i] = (int)temp;
        }

        file.close();
    }
}

生成图像文档

int decodeDatabase(std::string filenameImages,std::string filenameLabels,std::string imagesPathSave)
{
    
    std::vector<cv::Mat> vec_train_images;
    int number_of_train_images = read_Mnist(filenameImages, vec_train_images);

    
    std::vector<int> vec_train_labels(number_of_train_images);
    read_Mnist_Label(filenameLabels, vec_train_labels);

    if (vec_train_images.size() != vec_train_labels.size()) {
        std::cout << "parse MNIST train file error" << std::endl;
        return -1;
    }

    // save images
    int count_digits[10];
    std::fill(&count_digits[0], &count_digits[0] + 10, 0);

    for (int i = 0; i < vec_train_images.size(); i++) {
        int number = vec_train_labels[i];
        std::string image_name = GetImageName(number, count_digits);
        image_name = imagesPathSave + image_name + ".jpg";

        cv::imwrite(image_name, vec_train_images[i]);
    }
    return 0;
}

每个数值各选20张图像合并成一个图像文档

int mergeSomeImages()
{
    std::string images_path = ".././mnistFile/train_images/";
    int width = 28 * 20;
    int height = 28 * 10;
    cv::Mat dst(height, width, CV_8UC1);

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        for (int j = 1; j <= 20; j++) {
            int x = (j-1) * 28;
            int y = i * 28;
            cv::Mat part = dst(cv::Rect(x, y, 28, 28));

            std::string str = std::to_string(j);
            if (j < 10)
                str = "0000" + str;
            else
                str = "000" + str;

            str = std::to_string(i) + "_" + str + ".jpg";
            std::string input_image = images_path + str;

            cv::Mat src = cv::imread(input_image, 0);
            if (src.empty()) {
                fprintf(stderr, "read image error: %sn", input_image.c_str());
                return -1;
            }

            src.copyTo(part);
        }
    }

    std :: 文字列 output_image = images_path + "result.png" 。
    CV ::関数imwrite（output_image、DST）; リターン0 ; }

オリジナルリンク大列 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/25/5d61bcc0916e4/

mnist文書の解析のtensorflow開発

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