我创建了一个基本的修补 Canvas ，用户可以使用画笔进行绘画。 我将绘制线的所有 x 和 y 坐标存储在一个数组中，然后将它们的大小调整为 28x28 像素(数据集图像的大小)；我可以以某种方式将该数组转换为像 MNIST 数据集( tensorflow 数据集)这样的 numpy 数组吗？
这是该数据集的示例(每个数字代表 RGB 刻度上的颜色):
[[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 84 185 159 151 60 36 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 222 254 254 254 254 241 198 198 198 198 198 198 198 198 170 52 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 67 114 72 114 163 227 254 225 254 254 254 250 229 254 254 140 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 66 14 67 67 67 59 21 236 254 106 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 83 253 209 18 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 233 255 83 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 129 254 238 44 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 59 249 254 62 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 133 254 187 5 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 205 248 58 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 126 254 182 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 75 251 240 57 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19 221 254 166 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 203 254 219 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 38 254 254 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 31 224 254 115 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 133 254 254 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 61 242 254 254 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 121 254 254 219 40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 121 254 207 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
编辑: 我发现有一个 cv2 用于将图像转换为 tensorflow 所需的特定数组 img_to_array(image) 。 所以现在我必须知道如何“拍摄”用户绘制的线，然后将它们转换为数组。
基本上，该程序的目的是使用 tensorflow 制作的分类神经网络来识别用户绘制的数字。
解决方案:
1)保存图像:
from win32 import win32gui
HWND = self.canvas.winfo_id()
rect = win32gui.GetWindowRect(HWND)
img = ImageGrab.grab(rect)
img = img.resize((28, 28), PIL.Image.ANTIALIAS)
2)转换图像:
img = np.invert(img.convert('L')).ravel()
img = np.split(img, 28)
img = np.array(img)
print("Image:", img, img.shape)
img = img / 255
img = np.array(img)
3)预测结果:
prediction = self.model.predict(img.reshape(1,28,28))
最佳答案
如果您的数组是 yourarray，并且如果我理解您的问题，则不会
arr = np.array(yourarray) 足够了吗？
关于python - 使用 Tinker Draw Python 创建类似 MNIST 数据集的数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60103004/