前言

今天看了看KNN算法的手写数字识别，想着自己能不能创造个数据，试试看能不能识别。然后我去网上百度如何获得图片的01文本。发现很多代码效果不是很好，然后就有了今天这篇博客。

本文需要安装pillow库，安装的命令很简单。

cmd模式
pip install pillow
conda模式
conda install -n 环境名 pillow

正文

首先，我们知道图片的RGB每个的值最大都是255。然后PIL库的Image库有个函数getpixel(),这个函数会返回当前图片像素点的像素值，返回值为一个列表。

getpixel()的使用方法

我们可以看到源码中注释，关于返回值的部分：
像素值。如果图像是多层图像，则此方法返回一个元组

from PIL import Image
im = Image.open('8_0.jpg')
# 获取像素列表
color = im.getpixel((j, i))
print(color)

我们可以看到输出会是一个tuple。

(255, 255, 255)

获得图片的01/二级制文本

如果我们有一个32像素X32像素的图片。如下：

我们可以使用下面的代码:

from PIL import Image
# 打开
im = Image.open('8_0.jpg')width = im.size[0]
height = im.size[1]fh = open('8_0.txt', 'w')
print(width, height)
for i in range(height):for j in range(width):# 获取像素点颜色color = im.getpixel((j, i))colorsum = color[0] + color[1] + color[2]if (colorsum <= 383):fh.write('1')else:fh.write('0')fh.write('\n')
fh.close()

文本：

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Notes:
1、如果是做手写数字识别的小伙伴，建议使用PS建立32×32的图片，如果直接用画图或者截图之类的方法，获取的像素会比较大，导致运算量比较大，还可能和你的教程的代码种的规格不一样，需要修改，很麻烦。
2、效果不好可能的原因。其实我的代码和网上大部分都相似，但是我只修改了一个地方，就是判断colorsum的值，经过输出求证可能得出，图片中为黑色的地方，基本上不会是0，而是位于0~300之间，这里我使用了255*3/2≈383，这样判断的结果就比较好了。当然如果是其他的图像使用我的383可能就不太好了，这时候就需要适当修改数值了。

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