如何将png转换为python的数据帧？

我为数字识别器（）训练了一个模型。输入数据是一个csv文件。文件中的每一行表示一个图像，该图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。该模型已准备好使用，但我想知道如何为该输入创建测试数据？如果我有一个带有数字的图像，如何将其转换为28×28像素的数组格式

我尝试了下面的代码，但它将图像背景渲染为黄色。png图像有白色背景，所以我不明白为什么它显示黄色

import numpy as np
import cv2 
import csv 
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('./test.png', 0) # load grayscale image. Shape (28,28)

flattened = img.flatten() # flatten the image, new shape (784,)
row = flattened.reshape(28,28)

plt.imshow(row)
plt.show()

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我为您准备了一个小例子，希望能让您了解如何完成此任务：

我使用此图像作为示例：

完整脚本：

import numpy as np
import cv2 
import csv 

img = cv2.imread('./1.png', 0) # load grayscale image. Shape (28,28)

flattened = img.flatten() # flatten the image, new shape (784,)

flattened = np.insert(flattened, 0, 0) # insert the label at the beginning of the array, in this case we add a 0 at the index 0. Shape (785,0)


#create column names 
column_names = []
column_names.append("label")
[column_names.append("pixel"+str(x)) for x in range(0, 784)] # shape (785,0)

# write to csv 
with open('custom_test.csv', 'w') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=';')
    writer.writerows([column_names]) # dump names into csv
    writer.writerows([flattened]) # add image row 
    # optional: add addtional image rows

现在您拥有了与示例中提供的相同的csv结构

自定义_test.csv输出（缩短）：

编辑： 要使用matplotlib可视化展平图像，必须指定颜色贴图：

row = flattened.reshape(28,28)
plt.imshow(row, cmap='gray') # inverse grayscale is possible with: cmap='gray_r'

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请提供CSV的示例。我已经尝试了您的代码，并通过

imshow

绘制了展平的图像，该图像具有黄色背景色。原始图像背景为白色，为什么会变为黄色？@ZhaoYi我更新了答案。如果我的回答对你有帮助，请投票/接受。谢谢

row = flattened.reshape(28,28)
plt.imshow(row, cmap='gray') # inverse grayscale is possible with: cmap='gray_r'