caffe mnist实战训练（2）得出图片的lmdb格式

在上一章  我们已经得到图片的txt列表了，现在我们需要制作caffe可以识别的lmdb格式的文件了

我们需要调用caffe中convert_imageset这个函数

该文件的调用格式是

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
特别要注意data的路径，如果txt文件按照如下形式保存/train/0/*.png   这时候data只要到train前一个路径就可以了

下面是代码 是一个sh脚本文件的代码 最后sudo sh create_lmdb.sh即可

#!/usr/bin/env sh
# Create the imagenet lmdb inputs
# N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs

PRONAME=/home/xhj/hjxu-code/matlabcode/MNIST-TEST

EXAMPLE=$PRONAME/mnist/profile
DATA=$PRONAME/mnist/
TOOLS=/home/xhj/caffe/build/tools

TRAIN_DATA_ROOT=$DATA/train/
VAL_DATA_ROOT=$DATA/test/

# Set RESIZE=true to resize the images to 256x256. Leave as false if images have
# already been resized using another tool.
RESIZE=true
if $RESIZE; then
RESIZE_HEIGHT=28
RESIZE_WIDTH=28
else
RESIZE_HEIGHT=0
RESIZE_WIDTH=0
fi

if [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; then
echo "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT"
echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \
"where the ImageNet training data is stored."
exit 1
fi

if [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; then
echo "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT"
echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \
"where the ImageNet validation data is stored."
exit 1
fi

echo "Creating train lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \
--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
--resize_width=$RESIZE_WIDTH \
--shuffle \
$TRAIN_DATA_ROOT \
$EXAMPLE/train.txt \
$EXAMPLE/train_lmdb

echo "Creating val lmdb..."

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \
--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
--resize_width=$RESIZE_WIDTH \
--shuffle \
$VAL_DATA_ROOT \
$EXAMPLE/test.txt \
$EXAMPLE/test_lmdb

echo "Done."