保存图片为 mnist格式

# -*- coding: utf8 -*-
#用于将图片保存为二进制文件，作为训练用的数据集，数据集分为三部分，train_setvalid_set
#和test_set，分别为300张78张78张，保存的图片为灰度模式，尺寸200*200

import cv2osretimerandomnumpy
import cPickle as pickle
time.clock（）

#保存训练集
def train（trainnum_0trainnum_1labellistshufflelist）:
    train_list = []
    train_list_x = []
    train_list_y = []
    for i in range（trainnum_0trainnum_1）:
        img = cv2.imread（‘%d.jpg‘%int（shufflelist[i]）cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
        blur = cv2.GaussianBlur（img（33）0）#高斯滤波
        img = cv2.resize（blur（100100））
        retbinary = cv2.threshold（img0255cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU）
        img = numpy.reshape（binary（1-1））[0]
        train_list_x.append（img/255）
        train_list_y.append（labellist[int（shufflelist[i]）]）
        #train_list_y.append（labellist[int（shufflelist[i]）]）
    train_list_x = numpy.asarray（train_list_xdtype=‘float32‘）
    train_list_y = numpy.asarray（train_list_ydtype=‘int64‘）
    train_list = （train_list_xtrain_list_y）
    return train_list_x train_list_y


#保存验证集
def valid（validnum_0validnum_1labellistshufflelist）:
    valid_list = []
    valid_list_x = []
    valid_list_y = []
    for i in range（validnum_0validnum_1）:
        img = cv2.imread（‘%d.jpg‘%int（shufflelist[i]）cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
        blur = cv2.GaussianBlur（img（33）0）#高斯滤波
        img = cv2.resize（blur（100100））
        retbinary = cv2.threshold（img0255cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU）
        img = numpy.reshape（binary（1-1））[0]
        valid_list_x.append（img/255）
        valid_list_y.append（labellist[int（shufflelist[i]）]）
        #valid_list_y.append（labellist[int（shufflelist[i]）]）
    valid_list_x = numpy.asarray（valid_list_xdtype=‘float32‘）
    valid_list_y = numpy.asarray（valid_list_ydtype=‘int64‘）
    valid_list = （valid_list_xvalid_list_y）
    return valid_list_xvalid_list_y

#保存测试集
def test（testnum_0testnum_1labellistshufflelist）:
    test_list = []
    test_list_x = []
    test_list_y = []
    for i in range（testnum_0testnum_1）:
        img =