(12)caffe總結之影像資料轉換成db（leveldb/lmdb)檔案

在深度學習的實際應用中，我們經常用到的原始資料是圖片檔案，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的資料型別是lmdb或leveldb，因此就產生了這樣的一個問題：如何從原始圖片檔案轉換成caffe中能夠執行的db（leveldb/lmdb)檔案？

在caffe中，作者為我們提供了這樣一個檔案：convert_imageset.cpp，存放在根目錄下的tools資料夾下。編譯之後，生成對應的可執行檔案放在 buile/tools/ 下面，這個檔案的作用就是用於將圖片檔案轉換成caffe框架中能直接使用的db檔案。

該檔案的使用格式：

 convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME

需要帶四個引數：

FLAGS: 圖片引數組，後面詳細介紹

ROOTFOLDER/: 圖片存放的絕對路徑，從linux系統根目錄開始

LISTFILE: 圖片檔案列表清單，一般為一個txt檔案，一行一張圖片

DB_NAME: 最終生成的db檔案存放目錄

如果圖片已經下載到本地電腦上了，那麼我們首先需要建立一個圖片列表清單，儲存為txt

自己在網上下載dog和cat的圖片，各5張：

在這裡，我們設定dog的label為0，而cat的label則為1，下面就可以工具命令來生成txt了。

生成的txt如下：

當然，圖片很少的時候，手動編寫這個列表清單檔案就行了。

接下來，我們來了解一下FLAGS這個引數組，有些什麼內容：

-gray: 是否以灰度圖的方式開啟圖片。程式呼叫opencv庫中的imread()函式來開啟圖片，預設為false

-shuffle: 是否隨機打亂圖片順序。預設為false

-backend:需要轉換成的db檔案格式，可選為leveldb或lmdb,預設為lmdb

-resize_width/resize_height: 改變圖片的大小。在執行中，要求所有圖片的尺寸一致，因此需要改變圖片大小。 程式呼叫opencv庫的resize（）函式來對圖片放大縮小，預設為0，不改變

-check_size: 檢查所有的資料是否有相同的尺寸。預設為false,不檢查

-encoded: 是否將原圖片編碼放入最終的資料中，預設為false

-encode_type: 與前一個引數對應，將圖片編碼為哪一個格式：‘png','jpg'......

好了，知道這些引數後，我們就可以呼叫命令來生成最終的lmdb格式資料了