[Python] caffe.io.load_image与Opencv的imread区别
来源:互联网 发布:Java挂号管理系统 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 22:52
今天在写代码的时候遇到一个挺有趣的bug,我也是找了半天才查到资料解决的。
bug描述如下:
用训练好的caffemode做infernece(inference函数代码如下):
#进行预测def inference(img, transformer, net, labelnames): #img = caffe.io.load_image(img_name, True) transformed_image = transformer.preprocess('data',img) net.blobs['data'].data[...] = transformed_image output = net.forward() result = output['prob'][0].argmax() print result print labelnames[result]
由于我写的是一个比较大的程序,前面的得到的图像块,在后面用CNN做识别,所以在inference时直接传的是numpy格式的矩阵,结果发现识别的结果非常差(这应该是不可能的,因为我用的是已经训练好的caffemodel),开始我认为可能是内存中图像的问题,所以我把图像保存下来自己看了一下,发现没任何问题。这就让我抓瞎了= =
我想要不就直接读这些保存下来的图像做识别(修改后的inference代码如下)
#进行预测def inference(img_name, transformer, net, labelnames):#注意这里修改了 img = caffe.io.load_image(img_name, True)#注意这里也修改了 transformed_image = transformer.preprocess('data',img) net.blobs['data'].data[...] = transformed_image output = net.forward() result = output['prob'][0].argmax() print result print labelnames[result]
结果发现识别结果居然又全对了,这就让我更抓瞎了= =
bug原因及解决办法如下:
后来查到了问题在caffe默认的caffe.io.load_image读取后的图像格式这里,因为我最开始传到inference函数中的numpy图像是0~255范围的,而caffe.io.load_image读取后图像会归一化到0~1之间,所以我直接用caffe.io.load_image做inference是没问题的,但是传0~255范围的numpy矩阵就会出错。所以解决办法是直接在原来的inference函数中加一句
img = img / 255.0即可。
总结:
需要注意的就是caffe.io.load_image得到的图像是0~1范围的,而我们平时遇到的图像,包括opencv的cv2.imread函数得到都是0~255范围的。(只有这最后一句话才是正题。。)
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前一阵找工作,忙的不行,现在歇了一个月了,该把博客重新收拾起来了,后续本博客继续更新~
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