caffe(11) 图像数据转换成db文件】的更多相关文章

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,…
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: find `pwd`/examples/images -type f -exec echo {} \; > examples/_temp/temp.txt `pwd`/examples/images 是图像数据的路径,<pre name="code" class="cpp&…
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,…
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,…
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. 遇到的问题是,因为对linux命令不熟,不知为啥创建.sh文件不成功,于是将其他文件下的.sh文件拷过来并按博主的代码对其进行更改,执行.sh文件可直接在caffe文件夹下执行如下命令: ./examples/images/create_filelist.sh…
1 图片信息的转换 在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb;不是常见的jpg,jpeg,png,tif等格式;因此,需要进行格式转换,通过输入你自己的图片目录(下有的大量图片)转换成一个lmdb库文件输出;这个过程一般由caffe工具convert_imageset完成,该工具在编译过的caffe-master/build/tools目录下; 2 格式转换需要的条件 格式转换准备条件有:1)编译好caffe,而且convert_imageset存在; 2)被转换的图片和目录,…
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的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码…
第一步:保证已经完成了证书,Bundle Identifier 和描述文件的配置(未完成参考http://www.jianshu.com/p/391f6102b4fb) 第二步:打开要上传的项目,选择iOS Device 第二步:如果不支持横屏,把这2个对勾去掉 第三步:版本号和构建版本号 第四步:配置发布证书 第五步:如果这里没有黄色叹号,代表你的配置没问题,如果有,那就是证书和描述文件不匹配,或者描述文件里刚才选的Bundle和现在的工程的Bundle Identifier不一致,去deve…
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_STEP); 代码为matTest.cpp   // matTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <iostream> #include "op…
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0和1.根据自己数据类别,自己设定.如图所示 以上三张图片注意看目录.这样数据就准备好了. 2.将图像数据转换成tfrecords       直接上代码,代码中比较重要的部分我都做了注释. import os import tensorflow as tf from PIL import Imag…