SVHN数据集官网：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
SVHN数据集官方提供的有两种格式
Format1是那种在街上拍的照片，每张照片的尺寸都不同，然后label提供了照片上门牌上的所有数字，和每一个单独的数字的bounding box；
Format2是把街拍图片上的数字一个一个截出来，然后resize成32*32的图片，label是一个单独的数字。
官方的Format2特别好读，numpy矩阵啥的官方都给了，网上教程也一大堆。但是Format1不太好读，我整了一下午，整了一个从bounding box剪出来的，多数字的版本，这里给大家提供一个开箱即用的预处理过的好读的格式发出来。
input和label如下
input：
label：[2, [2, 3]]
使用方法
import pickle
# 读取数据
f = open('train-set.blob', 'rb')
x_train_set, y_train_set = pickle.load(f)
f.close()
f = open('test-set.blob', 'rb')
x_test_set, y_test_set = pickle.load(f)
f.close()
# 展示图片和对应标签
from PIL import Image
index = 666
im = Image.fromarray(x_train_set[i].reshape(64,64,3))
im.show()
print(y_train_set[i])
数据格式
x_XXX_set:：一个列表，列表中每个元素是一个numpy数组，表示一张图片，数组的尺寸是3*64*64，表示（通道，高度，宽度）。这个numpy数组的dtype为uint8，范围在0-255之间。通道有三个，意思是RGB的，具体哪个是R哪个是G哪个是B我就没管了
y_XXX_set：一个列表，列表中每个元素是一个列表，对应一张图片的label。这个小列表的格式为[数字的数量, [第一个数字，第二个数字，...]]，列表中数字的数据类型都是python中的内置的int数据类型。
在原数据集中，图片上的0用“10”来标注。在我们这个版本里做出了修改，0就是用0标注。也就是0-9的正常标注。
下载地址：
有csdn积分的哥们施舍一下：https://download.csdn.net/download/qq_39480548/15617097
实在没积分的哥们咱也不能一棒子打死：https://pan.baidu.com/s/1jgc3-iQjMeDO30mhe8WGmQ 提取码: h9p3
