参考网站:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html

在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件?

在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下。编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,这个文件的作用就是用于将图片文件转换成caffe框架中能直接使用的db文件。

该文件的使用格式:

 convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME

需要带四个参数:

FLAGS: 图片参数组,后面详细介绍

ROOTFOLDER/: 图片存放的绝对路径,从linux系统根目录开始

LISTFILE: 图片文件列表清单,一般为一个txt文件,一行一张图片

DB_NAME: 最终生成的db文件存放目录

如果图片已经下载到本地电脑上了,那么我们首先需要创建一个图片列表清单,保存为txt

本文以caffe程序中自带的图片为例,进行讲解,图片目录是  example/images/, 两张图片,一张为cat.jpg, 另一张为fish_bike.jpg,表示两个类别。

我们创建一个sh脚本文件,调用linux命令来生成图片清单:

# sudo vi examples/images/create_filelist.sh

编辑这个文件,输入下面的代码并保存

# /usr/bin/env sh
DATA=examples/images
echo "Create train.txt..."
rm -rf $DATA/train.txt
find $DATA -name *cat.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 1/">>$DATA/train.txt
find $DATA -name *bike.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 2/">>$DATA/tmp.txt
cat $DATA/tmp.txt>>$DATA/train.txt
rm -rf $DATA/tmp.txt
echo "Done.."

这个脚本文件中,用到了rm,find, cut, sed,cat等linux命令。

rm: 删除文件

find: 寻找文件

cut: 截取路径

sed: 在每行的最后面加上标注。本例中将找到的*cat.jpg文件加入标注为1,找到的*bike.jpg文件加入标注为2

cat: 将两个类别合并在一个文件里。

最终生成如下的一个train.txt文件:

cat.jpg 1
fish-bike.jpg 2

当然,图片很少的时候,手动编写这个列表清单文件就行了。但图片很多的情况,就需要用脚本文件来自动生成了。在以后的实际应用中,还需要生成相应的val.txt和test.txt文件,方法是一样的。

生成的这个train.txt文件,就可以作为第三个参数,直接使用了。

接下来,我们来了解一下FLAGS这个参数组,有些什么内容:

-gray: 是否以灰度图的方式打开图片。程序调用opencv库中的imread()函数来打开图片,默认为false

-shuffle: 是否随机打乱图片顺序。默认为false

-backend:需要转换成的db文件格式,可选为leveldb或lmdb,默认为lmdb

-resize_width/resize_height: 改变图片的大小。在运行中,要求所有图片的尺寸一致,因此需要改变图片大小。 程序调用opencv库的resize()函数来对图片放大缩小,默认为0,不改变

-check_size: 检查所有的数据是否有相同的尺寸。默认为false,不检查

-encoded: 是否将原图片编码放入最终的数据中,默认为false

-encode_type: 与前一个参数对应,将图片编码为哪一个格式:‘png','jpg'......

好了,知道这些参数后,我们就可以调用命令来生成最终的lmdb格式数据了

由于参数比较多,因此我们可以编写一个sh脚本来执行命令:

首先,创建sh脚本文件:

# sudo vi examples/images/create_lmdb.sh

编辑,输入下面的代码并保存

#!/usr/bin/en sh
DATA=examples/images
rm -rf $DATA/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset --shuffle \
--resize_height=256 --resize_width=256 \
/home/xxx/caffe/examples/images/ $DATA/train.txt $DATA/img_train_lmdb

设置参数-shuffle,打乱图片顺序。设置参数-resize_height和-resize_width将所有图片尺寸都变为256*256.

/home/xxx/caffe/examples/images/ 为图片保存的绝对路径。

最后,运行这个脚本文件

# sudo bash examples/images/create_lmdb.sh

就会在examples/images/ 目录下生成一个名为 img_train_lmdb的文件夹,里面的文件就是我们需要的db文件了。

图像数据转换成db(leveldb/lmdb)文件(转)的更多相关文章

  1. Caffe学习系列(11):图像数据转换成db(leveldb/lmdb)文件

    在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就 ...

  2. caffe(11) 图像数据转换成db文件

    在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就 ...

  3. caffe学习系列(1):图像数据转换成db(leveldb/lmdb)文件

    参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html 上述博文用caffe自带的两张图片为例,将图片转为db格式.博主对命令参数进行了详细的解释,很赞. ...

  4. Caffe框架,图像数据转换成LMDB数据格式

    小码农最近在研究深度学习,对所学知识做点记录,以供以后翻阅.在Caffe框架中,数据的格式都是LMDB的,如何将图像数据转换成这个格式呢? 首先,将图像数据和标签生成txt文档,执行一下代码: fin ...

  5. Caffe使用:如何将一维数据或其他非图像数据转换成lmdb

    caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业 ...

  6. 代码测试:unsigned char*图像数据转换成OpenCV中Mat类型

    直接使用Mat的构造函数,把指针的位置赋给下面中的data就OK了: Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_ST ...

  7. Chapter 5 Convert Image Set To LevelDB/LMDB

    Caffe中convert_imageset projrct将图像数据转换成Caffe能读取的数据格式leveldb/lmdb 1.添加命令参数 在main函数中添加命令参数,内容和位置如下: #if ...

  8. paper 146:CAFFE--leveldb/lmdb文件

    在深度学习的实际应用中,经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致.而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生 ...

  9. 深度学习tensorflow实战笔记(2)图像转换成tfrecords和读取

    1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成 ...

随机推荐

  1. __call()和__callStatic()方法

    __call() 当对象访问不存在的方法时,__call()方法会被自动调用__callStatic() 当对象访问不存在的静态方法时,__callStatic()方法会被自动调用 这两个方法在PHP ...

  2. Centos彻底完全删除已安装软件的办法

    1.查询是否安装了软件 rpm -qa | grep -i 软件名 rpm -qa | grep php 2.删除已安装的软件包 根据第一步显示的软件包名,一个个删除 sudo rpm -e -- 包 ...

  3. ES6中变量的解析赋值的用途

    变量的解构赋值用途很多. (1)交换变量的值 let x = 1; let y = 2; [x, y] = [y, x]; 上面代码交换变量x和y的值,这样的写法不仅简洁,而且易读,语义非常清晰. ( ...

  4. 时间获取_Date\SimpleDateFormat\Calendar类

     1.获取当前的日期,并把这个日期转换为指定格式的字符串,如2088-08-08 08:08:08 import java.text.SimpleDateFormat; import java.uti ...

  5. C++使用标准库的栈和队列

    转自http://blog.csdn.net/zhy_cheng/article/details/8090346 使用标准库的栈和队列时,先包含相关的头文件 #include<stack> ...

  6. hBase-thrift 实践(java)

    参考官网: http://wiki.apache.org/hadoop/Hbase/ThriftApi 环境:hbase-0.98.1-cdh5.1.0,hadoop-2.3.0-cdh5.1.0,c ...

  7. GCD 学习(八)dispatch_semaphore

    dispatch_semaphore 信号量基于计数器的一种多线程同步机制.在多个线程访问共有资源时候,会因为多线程的特性而引发数据出错的问题.     dispatch_queue_t queue ...

  8. 628D Magic Numbers

    传送门 题目大意 定义n-magic为从左往右,偶数位置均为n,奇数位置不为n的一类数.求出[a,b]内所有可被m整除的d-magic个数. 分析 显然是数位dp,我们用dp[i][j][k]表示考虑 ...

  9. 知识问答网站---邮件发送失败--debug

    发送邮件失败的原因:授权码过期 注意,邮箱设置的密码是授权码,并不是自己登录的时候用的账号密码.

  10. HDU 1796 How many integers can you find (容斥)

    题意:给定一个数 n,和一个集合 m,问你小于的 n的所有正数能整除 m的任意一个的数目. 析:简单容斥,就是 1 个数的倍数 - 2个数的最小公倍数 + 3个数的最小公倍数 + ...(-1)^(n ...