Caffe下如何使用将自己的图像数据转换为lmdb格式

本文主要是介绍Caffe下如何使用将自己的图像数据转换为lmdb格式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 新建文件夹caffe/data/myself/；

2. 继续在myself文件夹下新建两个文件夹：caffe/data/myself/train，caffe/data/myself/val；

3. 在train文件夹下放需要转换格式的训练图像集，在val文件夹中放val图像集；

4. 图像大小可能不符合设计神经网络的输入要求，需要将图像resize一下。如手写字符识别是28*28，这里以256*256大小为例，注意将图像途径改为自己的，后缀也要注意和自己的对应；

$ for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do
convert -resize 256x256\! $name $name
done

执行命令后的效果如下，查看cat-0.jpg的大小，发现已经变为256*256：

5. 样本数据较小，可以手动做分类标签：在caffe/data/myself/文件夹下新建train.txt；照片路径+类别；

样本较多时，编写指令批量处理【这里没有做功课】，参考别人的命令：

find -name *.jpeg |cut -d '/' -f2-3> train.txt；

6. 新建文件夹caffe/examples/myself/，将caffe/examples/imagenet的create_imagenet.sh复制到该文件夹下，将其名改为create_animal.sh,修改训练和测试路径的设置，如图：

代码如下：

#!/usr/bin/env sh
# Create the imagenet lmdb inputs
# N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs
set -eEXAMPLE=examples/myself
DATA=data/myself
TOOLS=build/toolsTRAIN_DATA_ROOT=/home/sz/caffe/data/myself/train/
VAL_DATA_ROOT=/home/sz/caffe/data/myself/val/# Set RESIZE=true to resize the images to 256x256. Leave as false if images have
# already been resized using another tool.
RESIZE=false
if $RESIZE; thenRESIZE_HEIGHT=28RESIZE_WIDTH=28
elseRESIZE_HEIGHT=0RESIZE_WIDTH=0
fiif [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; thenecho "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT"echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \"where the ImageNet training data is stored."exit 1
fiif [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; thenecho "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
fiecho "Creating train lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \--resize_width=$RESIZE_WIDTH \--shuffle \$TRAIN_DATA_ROOT \$DATA/train.txt \$EXAMPLE/myself_train_lmdbecho "Creating val lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \--resize_width=$RESIZE_WIDTH \--shuffle \--gray \$VAL_DATA_ROOT \$DATA/val.txt \$EXAMPLE/myself_val_lmdbecho "Done."

注意其中的代码段：

GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \--resize_height=$RESIZE_HEIGHT \--resize_width=$RESIZE_WIDTH \--shuffle \

-shuffle: 是否随机打乱图片顺序

-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

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

-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'......

7. 运行该sh文件【注意一定要在caffe下运行，由于sh文件中TOOLS=build/tools，build文件夹是在caffe下的！】：

$ cd caffe
$ ./examples/myself/create_animal.sh

运行结果如下：

查看caffe/examples/myself/文件夹，得到myself_train_lmdb和myself_val_lmdb：

这篇关于Caffe下如何使用将自己的图像数据转换为lmdb格式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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