caffe 学习系列：计算图片的均值以及转化npy格式

一般都要计算均值，首先caffe自带的compute_image_mean函数

这个函数有两个参数，一个是caffe的lmdb文件，还有一个是生成的binaryproto格式均值文件

执行下列.sh脚本

#!/usr/bin/env sh
# Compute the mean image from the imagenet training lmdb
# N.B. this is available in data/ilsvrc12

EXAMPLE=/home/xhj/hjxu-code/createlmdbfile/Metastaticfile
#DATA=$EXAMPLE/train_lmdb
TOOLS=/home/xhj/caffe/build/tools

echo "Create train_mean..."
$TOOLS/compute_image_mean $EXAMPLE/train_lmdb \
$EXAMPLE/train_mean.binaryproto
echo "Done"
echo "Create test_mean..."
$TOOLS/compute_image_mean $EXAMPLE/test_lmdb \
$EXAMPLE/test_lmdb/mean.binaryproto
echo "Done."

这个时候在EXAMPLE目录下就可以得到train_lmdb和 test_lmdb两个文件

这是caffe得到的二进制文件，我们可能需要将他转化为python可视化的.npy格式的文件

执行以下py文件

#!/usr/bin/env python
#convert mean.binaryproto to mean,npy
import numpy as np
import sys
sys.path.append('/home/xhj/caffe/python')
import caffe

if len(sys.argv)!=3:
print "Usage: python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy"
sys.exit()

blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
bin_mean = open( sys.argv[1] , 'rb' ).read()
blob.ParseFromString(bin_mean)
arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) )
npy_mean = arr[0]
np.save( sys.argv[2] , npy_mean )

然后在终端执行以下

sudo python convert_mean.py /home/xhj/hjxu-code/createlmdbfile/Metastaticfile/train_mean.binaryproto /home/xhj/hjxu-code/createlmdbfile/Metastaticfile/train_mean.npy

这个调用convert_mean.py这个函数，两个参数，一个是binaryproto文件的位置，一个是生成.npy文件的位置,具体调用如下：

python convert_mean.py train_mean.binaryproto train_mean.npy