本文主要是介绍python实现将图片数据以LMDB方式存储，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！
以LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）方式存储的优点
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高效性：LMDB是一种内存映射数据库，可以在内存和磁盘之间实现高效的数据访问。它利用操作系统的虚拟内存机制，将数据文件映射到内存中，从而避免了频繁的磁盘IO操作，提高了数据的读取和写入效率
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低内存占用：LMDB使用了页面缓存和写时复制（Copy-on-Write）的技术，可以在内存中保持数据的快速访问同时占用较少的内存空间。这对于处理大规模数据集或内存有限的环境非常有用
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并发支持：LMDB支持多线程或多进程的并发读取和写入操作，可以在高并发的数据访问场景下保持数据的一致性和可靠性
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数据压缩：LMDB支持数据的压缩，可以减小数据文件的大小，节省存储空间
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跨平台兼容：LMDB是一个跨平台的数据库，可以在不同的操作系统上使用，并提供了多种编程语言的接口，如C、Python等
代码示例
将目标分类的数据存储成“.lmdb”文件，
import pickle, lmdb
from tqdm import tqdmimg_paths = []
images, labels = [], []
for img_path in img_paths:images.append(img_path)labels.append(1) ## 假设数据的label为1combined = list(zip(images, labels))
random.shuffle(combined)
images, labels = zip(*combined)
images = list(images)
labels = list(labels)def create_lmdb(images, labels, lmdb_path):assert len(images) == len(labels), "All lists must have the same length"db = lmdb.open(lmdb_path, map_size=int(1e12))with db.begin(write=True) as txn:bar = tqdm(images)for i, img_path in enumerate(bar):with open(img_path, 'rb') as f:img_data = f.read()meta_data = {'label': labels[i], 'size': len(img_data)}data = pickle.dumps((meta_data, img_data))txn.put(str(i).encode('utf-8'), data)txn.put('length'.encode('utf-8'), str(len(img_paths)).encode('utf-8'))print(f"Created LMDB dataset at {lmdb_path} with {len(img_paths)} images")create_lmdb(images=images, labels=labels, lmdb_path="xxx.lmdb")这篇关于python实现将图片数据以LMDB方式存储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！
