最近学习 tensroflow，用到了入门级的经典数据集 MNIST，MNIST 包含几万张 28x28 像素大小的手写数字。但是它的存储是以字节流的形式存储的，几万张图片存储在一个文件里。一直对其很好奇，本节即用 python 的 struct 模块处理字节流信息，结合 python 的 Image 模块，将 MNIST 中的手写数字图片提取出来。
MNIST 图片集的格式
要想从 MNIST 中提取出图片数据，首先要了解它的格式。这点其实官网介绍的非常清楚。这里把介绍图片格式的部分截取下来，因为测试集的数据量稍小(格式与训练集相同)，所以我们以测试集为例：
可以看出起始 32bit 是数据集的魔法数，校验用的，可以不管。
4 字节偏移处是图片的总数目 10000。
8 字节偏移处是图片的行，为 28。
12 字节偏移处是图片的列，也为 28。
从 16 字节开始，每一字节都是像素值。
像素值按行排列，从 0-255，0 表示白色，255 表示黑色，中间值是灰色。所以第一张图片的数据，是从数据集的第 16 字节开始的，到 16+28x28 结束。
python struct 模块
python 的 struct 模块主要用于处理字节流信息，最重要的三个函数是pack(), unpack(), calcsize()。pack(fmt, v1, v2, ...) 把数据封装成字符串
unpack(fmt, string) 按照 fmt 解析字节流string，返回解析出来的数据
calcsize(fmt) 返回(fmt)占用多少字节数
fmt 可为：
使用方法是放在fmt的第一个位置，就像'@5s6sif'。图出自：嘎啦。
python 的 struct 模块弥补了 python 处理底层字节流信息不方便的不足。什么是字节流信息呢？比如 TCP 传来一段 C 结构体形式的数据：
用 python 程序接收，接收到的其实就是一段二进制数字，python 没有办法很方便的使用 c 的结构体来解析这些数据，这时 struct 模块就派上用场了。
使用 python 的 struct 模块，提取出 MNIST 中的图片，并保存为 bmp 格式
这里还是以数据量较小的测试集为例。首先，我们把数据集读入内存：
然后，读出数据集的头信息，
接着，就可以读出 28x28=784 字节的图片数据了。
得到数据后，使用 python 的 Image 模块，就可以很轻松的把数据保存为 bmp 图片了。
运行之，在 images 文件夹里得到了 1.bmp 文件，打开，发现是期望的手写数字。
接下来，加个 for 循环，就可以把全部图片提取出来了，完整代码如下：
运行之，发现 10000 张测试集的图片已经全部被我们提取并保存为 bmp 图片了。
如果觉得《用python将照片做成数据集_python实战项目 struct模块的使用 将MNIST数据集转换为bmp图片...》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
