1. 项目简介

  手写数字识别是指给定一系列的手写数字图片以及对应的数字标签，构建模型进行学习，目标是对于一张新的手写数字图片能够自动识别出对应的数字。图像识别是指利用计算机对图像进行处理，通过模型对其分析和理解，得到图片文件中所写的数字。

  在人工智能领域，手写数字识别被问题转换为自动分类问题。将0~9之内的10个数字分为10类，通过模型训练，实现对数字图片的分类，间接获取数字图片上的手写数字。

  该项目所用到的源码以及所有源码均在GitHub以及Gitee上面开源，下载方式：

GitHub: 
git clone https://github.com/guojin-yan/MNIST_demo.gitGitee:
git clone https://gitee.com/guojin-yan/MNIST_demo.git

2. 数据集介绍

  MNIST数据集是一个公开手手写数字识别数据集，该数据集由250个不同的人手写而成，总共有7000张手写数据集。其中训练集有6000张，测试集有1000张。每张图片大小为28x28，为处理后的灰度图，是由28x28个像素点组成。

  上图为手写数字数据集中的部分图片。该数据集可以通过以下路径进行下载：MNIST (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) ；或者通过各种深度学习框架提供的API函数进行下载。

  通过官网下载的方式需要分别下载下图中的四个链接对应的文件，下载完成后，将文件解压到本地即可。

  下图为解压好的文件，该文件为处理后的二进制文件，不是现成的图片文件，不可以直接打开，需要进行处理才可以读取，后面会在详细讲解该文件的读取方式。

3. 数据集文件读取

  数据集文件主要分两种：一种是图片数据文件，一种是分类标注文件。文件为二进制文件格式。
  以训练集文件为例：train-images-idx3-ubyte，该文件为保存的二值化后的手写数字图片数据，大小为28×28×1。我们通过Matlab读取数据文件：

% 打开二进制文件
fid = fopen('train-images-idx3-ubyte', 'rb');
% 读取二进制文件，数据格式为uint8，将所有数据读取到train_images_data中
train_images_data = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
% 前16个数据去掉
train_images_data = train_images_data(17:end);
% 关闭文件
fclose(fid);
% 将数据矩阵转为28×28×60000
train_images = reshape(train_images_data,28,28,60000);
% 交换前两维度，不然图片是反的
train_images = permute(train_images,[2 1 3]);
% 将数据维度转为28×28×1×60000
train_X(:,:,1,:) = train_images;

  经过上面读取后，我们可以获得28×28×1×60000的数据矩阵，其中28×28×1为一张图片，总共有60000张图片。
  下面我们读取训练集的标注文件：train-labels-idx1-ubyte 存储了训练集的标注情况。

% 文件读取方式与上面一致
fid = fopen('dataset\train-labels-idx1-ubyte', 'rb');
train_labels = fread(fid, inf, 'uint8', 'l');
% 标注文件是从第9个开始读取，与上面图片数据的顺序一致
train_labels = train_labels(9:end);
fclose(fid);

  如果我们想通过Python实现数据文件读取，首先导入以下模块：

import numpy as np
import structfrom PIL import Image
import os

  下面为训练集图片数据以及标签数据读取方式：

# 根目录
home_path = 'E:\Git_space\手写数字识别\Datasets'# 图片文件地址
image_file =  os.path.join(home_path, 'MNIST\\raw\\train-images-idx3-ubyte') # 数据文件大小为：28×28×1×60000+16 = 47040016
image_data_size = 47040016
# 有效文件数据为： 28×28×1×60000 = 47040000
image_data_size = str(image_data_size - 16) + 'B'
# 打开文件
image_data_buffer = open(image_file, 'rb').read()
# 获取图片缓冲内存数据中的图片数量、行数、列数
magic, numImages, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', image_data_buffer, 0)
# 读取图片文件的数据
image_datas = struct.unpack_from('>' + image_data_size, image_data_buffer, struct.calcsize('>IIII'))
# 将图片数据转为uint8格式，转为[numImages, 1, numRows, numColumns]大小的矩阵
image_datas = np.array(image_datas).astype(np.uint8).reshape(numImages, 1, numRows, numColumns)# 标签文件地址
label_file = os.path.join(home_path, 'MNIST\\raw\\train-labels-idx1-ubyte' )# 标签文件长：60000+8 = 60008
label_data_size = 60008
# 实际标签文件长：60000+8 = 60008
label_data_size = str(label_data_size - 8) + 'B'label_data_buffer = open(label_file, 'rb').read()
magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_data_buffer, 0)
label_datas = struct.unpack_from('>' + label_data_size, label_data_buffer, struct.calcsize('>II'))
label_datas = np.array(label_datas).astype(np.int64)

  测试集读取方式类似，如有需要自行修改。