Caffe学习系列(11):图像数据转换成db(leveldb/lmdb)文件
2016-04-06 15:14
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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:
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:
编辑这个文件,输入下面的代码并保存
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:
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:
编辑,输入下面的代码并保存
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
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。
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 sh 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。
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