Image 枕头：如何显示MNIST数据？

我已经创建了一个（LeNet-5），它提供了相当好的准确性（98%）

然后我试着看看它在我手写数据上的表现（显然是来自不同的发行版，只是好奇而已）。因此，我拍摄了一张

5

的照片，并使用

PIL

将其转换为灰度，然后观察它的预测结果。它的表现并不好

要转换为灰度的代码：

# Open the file
im = Image.open(path)

# Resize the image
im_resized = im.resize(size)

# Convert to grayscale
gr = ImageOps.grayscale(im_resized)

而且它在互联网上的其他一些图片上也表现不好。然后我从数字上开始怀疑

MNIST：背景为黑色，数字为白色

我的图像：背景是白色，数字是黑色

所以我想看看MNIST的照片。但我得到的只是一些白点。没有任何有意义的图像

以下是查看图像的代码片段：

from mnist import MNIST
mndata = MNIST(mndir)

train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

ar = np.array(test_images[10], np.int32)
ar = np.resize(ar, (28, 28))
im = Image.fromarray(ar, 'L')
im.show()

为此，我得到如下结果：

---

以下是查看图像的小代码。这有助于打印MNIST的内联图像

get_ipython().magic(u'matplotlib inline') #to print inline images

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

#load the data

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', validation_size=0)

#we can plot an example image from the MNIST dataset.
img = mnist.train.images[2]
plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')

理想情况下，这应该是可行的