caffe python lmdb读写

转自 https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7469750.html

caffe中可以采取lmdb健值数据库的方式向网络中输入数据。
所以操作lmdb就围绕“键-值“的方式访问数据库就好了。

Write

我们可以采用cv2来读入自己的图像数据，采用datum格式来存储数据。
Datum is a Google Protobuf Message class used to store data and optionally a label. A Datum can be thought of a as a matrix with three dimensions: width, height, and channel.

import lmdbimport numpy as npimport cv2import caffefrom caffe.proto import caffe_pb2#basic setting# 这个设置用来存放lmdb数据的目录lmdb_file = 'lmdb_data'batch_size = 256# create the lmdb file# map_size指的是数据库的最大容量，根据需求设置lmdb_env = lmdb.open(lmdb_file, map_size=int(1e12))lmdb_txn = lmdb_env.begin(write=True)# 因为caffe中经常采用datum这种数据结构存储数据datum = caffe_pb2.Datum()item_id = -1for x in range(1000):    item_id += 1    #prepare the data and label        #data = np.ones((3,64,64), np.uint8) * (item_id%128 + 64) #CxHxW array, uint8 or float    # pic_path设置成图像目录, 0表示读入灰度图    data = cv2.imread(pic_path, 0)    # label 设置图像的label就行    label = item_id%128 + 64    # save in datum    datum = caffe.io.array_to_datum(data, label)    keystr = '{:0>8d}'.format(item_id)    lmdb_txn.put( keystr, datum.SerializeToString() )    # write batch    if(item_id + 1) % batch_size == 0:        lmdb_txn.commit()        lmdb_txn = lmdb_env.begin(write=True)        print (item_id + 1)# write last batchif (item_id+1) % batch_size != 0:    lmdb_txn.commit()    print 'last batch'    print (item_id + 1)

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import caffeimport lmdbimport numpy as npimport cv2from caffe.proto import caffe_pb2lmdb_env = lmdb.open('lmdb_data')lmdb_txn = lmdb_env.begin()lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor()datum = caffe_pb2.Datum()for key, value in lmdb_cursor:    datum.ParseFromString(value)    label = datum.label    data = caffe.io.datum_to_array(datum)    #CxHxW to HxWxC in cv2    image = np.transpose(data, (1,2,0))    cv2.imshow('cv2', image)    cv2.waitKey(1)    print('{},{}'.format(key, label))