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MNIST手写数字数据库
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手写数字库很容易建立，但是总会很浪费时间。Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10,000张。
请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
该数据库在一个文件中包含了所有图像，使用起来有所不便。如果我把每个图像分别保存，成了图像各自独立的数据库。
并在Google Code中托管。
如果你有需要，欢迎在此下载:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list
Handwritten Digits MNIST Handwritten Digits [data/mnist_all.mat]
[training pictures: 012 3456789 ]
[testing pictures: 01 23 456789 ]
8-bit grayscale images of "0" through "9"; about 6K training examples of each class; 1K test examples USPS Handwritten Digits [data/usps_all.mat]
[pictures: 0123456789 ]
8-bit grayscale images of "0" through "9"; 1100 examples of each class. Binary Alphadigits [data/binaryalphadigs.mat] [picture]
Binary 20x16 digits of "0" through "9" and capital "A" through "Z". 39 examples of each class.
From Simon Lucas' (sml@essex.ac.uk), Algoval system.
另有提供matlab读取的MNIST、USPS、Binary Alphadigits数据库，Data for MATLAB hackers，见：http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html
参考网址：
[1] http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
[2] http://hi.baidu.com/ln0707/blog/item/8207ef010a243d81d53f7c03.html
[3] http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html
[4] http://blog.csdn.net/onezeros/archive/2010/05/28/5631930.aspx
如何使用MNIST数据集：
MNIST是一个据说很出名的手写数字数据库，据说是美国中学生手写的数字，说实话大部分都写得挺丑的。。。Anyway，幸好能看得懂是哪个数字。现在课题是用CNN（卷积神经网络）识别这个数据库的数字。我想，CNN还真没懂，不过先搞清楚怎么读入数据库吧，不然空有理论无法实操。一般人会用MATLAB来做神经网络的东东，而我正是一个一般人。当然，非一般的人可能用python之类的高端平台，反正我是不会。。。
首先上搜索引擎，无论是百度还是google，搜“MNIST”第一个出来的肯定是
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 没错，就是它！这个网页上面有四个压缩包的链接，下载下来吧少年！然后别忙着关掉这个网页，因为后面的读取数据还得依靠这个网页的说明。
下面用其中一个包t10k-images_idx3为例子，写代码说明如何使用这个数据库。
这是从verysource.com上面下载的源码，赞一个！and再赞一个！
% Matlab_Read_t10k-images_idx3.m
% 用于读取MNIST数据集中t10k-images.idx3-ubyte文件并将其转换成bmp格式图片输出。
% 用法：运行程序，会弹出选择测试图片数据文件t10k-labels.idx1-ubyte路径的对话框和
% 选择保存测试图片路径的对话框，选择路径后程序自动运行完毕，期间进度条会显示处理进度。
% 图片以TestImage_00001.bmp～TestImage_10000.bmp的格式保存在指定路径，10000个文件占用空间39M。。
% 整个程序运行过程需几分钟时间。
% Written By DXY@HUST IPRAI
% 2009-2-22
clear all;
clc;
%读取训练图片数据文件
[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','选择测试图片数据文件t10k-images.idx3-ubyte');
TrainFile = fullfile(PathName,FileName);
fid = fopen(TrainFile,'r'); %fopen（）是最核心的函数，导入文件，‘r’代表读入
a = fread(fid,16,'uint8'); %这里需要说明的是，包的前十六位是说明信息，从上面提到的那个网页可以看到具体那一位代表什么意义。所以a变量提取出这些信息，并记录下来，方便后面的建立矩阵等动作。
MagicNum = ((a(1)*256+a(2))*256+a(3))*256+a(4);
ImageNum = ((a(5)*256+a(6))*256+a(7))*256+a(8);
ImageRow = ((a(9)*256+a(10))*256+a(11))*256+a(12);
ImageCol = ((a(13)*256+a(14))*256+a(15))*256+a(16);
%从上面提到的网页可以理解这四句，给出了数据集的大小
if ((MagicNum~=2051)||(ImageNum~=10000))
error('不是 MNIST t10k-images.idx3-ubyte 文件！');
fclose(fid);
return;
end %排除选择错误的文件。
savedirectory = uigetdir('','选择测试图片路径：');
h_w = waitbar(0,'请稍候，处理中>>');
for i=1:ImageNum
b = fread(fid,ImageRow*ImageCol,'uint8'); %fread（）也是核心的函数之一，b记录下了一副图的数据串。注意这里还是个串，是看不出任何端倪的。
c = reshape(b,[ImageRow ImageCol]); %亮点来了，reshape重新构成矩阵，终于把串转化过来了。众所周知图片就是矩阵，这里reshape出来的灰度矩阵就是该手写数字的矩阵了。
d = c'; %转置一下，因为c的数字是横着的。。。
e = 255-d; %根据灰度理论，0是黑色，255是白色，为了弄成白底黑字就加入了e
e = uint8(e);
savepath = fullfile(savedirectory,['TestImage_' num2str(i,d) '.bmp']);
imwrite(e,savepath,'bmp'); %最后用imwrite写出图片
waitbar(i/ImageNum);
end
fclose(fid);
close(h_w);
在选择好的路径中，就有了一大堆MNIST的手写数字的图片。想弄哪个，就用imread（）弄它！
