Python emnist训练数据集中的字母是旋转的，几乎不模糊

我使用的是
emnist-letters-train-images-idx3-ubyte.gz和emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte.gz 我写这个小脚本是为了看图像

导入操作系统
导入结构
将numpy作为np导入
导入scipy.misc
np.set_打印选项（threshold='nan'）
路径='。/'
fname_img=os.path.join（路径“emnist-letters-train-images-idx3-ubyte”）
fname_lbl=os.path.join（路径“emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte”）
开放式（fname_lbl，'rb'）作为flbl：
magic，num=struct.unpack（“>II”，flbl.read（8））
lbl=np.fromfile（flbl，dtype=np.int8）
将open（fname_img，'rb'）作为fimg：
magic，num，rows，cols=struct.unpack（“>IIII”，fimg.read（16））
img=np.fromfile（fimg，dtype=np.uint8）。重塑（len（lbl），rows，cols）
打印“图像”，img.shape
打印“标签”，lbl.shape
标签，索引=np.unique（lbl，返回值\索引=True）
打印“唯一标签”，标签
打印“唯一索引”，索引
对于指数中的i：
图像=img[i]
对于图像中的y：
row=“”
对于y中的x：
行+='{0:水平翻转图像，然后逆时针旋转90度。
水平翻转图像，然后逆时针旋转90度。
正如Ankit Tiwari所说。
在水平翻转和旋转后，它看起来还可以。
谢谢
参见Ankit Tiwari所说的。
在水平翻转和旋转后，它看起来还可以。
谢谢
请参见
此处的问题可能是您读取数据集数组的方式。如果您转置正在读取的数组（例如，对于numpy数组，
您的_数组.T
），则您的EMNIST字符应该位于正确的方向。
此处的问题可能是您读取数据集数组的方式。如果您转置正在读取的数组（例如，对于numpy数组，
您的_array.T
），您的EMNIST字符应该位于正确的方向。
这在Ubuntu 16.04/Anaconda 3.6中有效，尽管Python 2只是注释输出打印…验证EMNIST平衡和MNIST加载的快速方法
这在Ubuntu 16.04/Anaconda 3.6中有效，尽管Python 2只是注释输出打印…验证EMNIST平衡和MN的快速方法IST正在加载代码片段以转换pytorch中的eminst（仅查看是否需要转换）

pytorch中转换eminst的代码段（仅查看必要的转换）

我认为你应该将数据逆时针旋转90度。一些图像可以，但不是全部。我认为你应该将数据逆时针旋转90度。一些图像可以，但不是全部。
dataset = torchvision.datasets.EMNIST(
                path_data,
                download=True,
                split='balanced',
                train=not is_test_data,
                transform=torchvision.transforms.Compose([
                    lambda img: torchvision.transforms.functional.rotate(img, -90),
                    lambda img: torchvision.transforms.functional.hflip(img),
                    torchvision.transforms.ToTensor()
                ])
            )