扣丁学堂解析Python与caffe改变通道顺序的方法

2018-08-07 10:31:50 610浏览

    　今天扣丁学堂Python培训老师给大家分享一篇关于python与caffe改变通道顺序的方法，下面我们一起来看一下吧。

 

 

把通道放在前面：

image = cv2.imread(path + file)
 
image = cv2.resize(image, (48, 48), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) aaaa= np.transpose(image,(2, 0, 1)) print(aaaa)

图像原来shape：(48,48,3)，改之后shape：(3,48,48)

注意：reshape不能解决通道转换问题

pycaffe做识别时通道转换问题：

要注意一点的就是：Caffe中彩色图像的通道是BGR格式，图像存储是【0,255】

1.caffe.io.load_image方式viewplaicop

image=caffe.io.load_image(image_file)#加载图片

使用caffe.io.load_image()读进来的是RGB格式和0~1(float）

所以在进行识别之前要在transformer中设置transformer.set_raw_scale('data',255)(缩放至0~255）

以及transformer.set_channel_swap('data',(2,1,0)(将RGB变换到BGR）

# python中将图片存储为[0, 1]，而caffe中将图片存储为[0, 255]，所以需要一个转换 
transformer.set_raw_scale('data', 255)  # 缩放到[0，255]之间 
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0)) #交换通道，将图片由RGB变为BGR（caffe中图片是BGR格式，而原始格式是RGB，所以要转化）

2.使用cv2.imread()来读取图片

cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR格式and0~255

所以不需要再缩放到【0,255】和通道变换【2,1,0】，不需要transformer.set_raw_scale('data',255)和transformer.set_channel_swap('data',(2,1,0)）

3.使用PIL来读取图片

对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是“RGB”。而对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，打开后，其模式为“L”。所以需要转换格式，但不需要缩放到[0，255]

data = np.array(Image.open(self.dataRoot+img_list)) 
data = np.transpose(data,(2,0,1))#转换通道 
data[[0,2],...] = data[[2,0],...] #RGB→BGR

4.对于matlab来说

Caffe中的blobs格式是N*C*H*W，分别是数量Number，通道数Channel，以及宽度Height和宽度Width

而matlab中是先宽后高，即[w，h]，图像的通道是RGB

所以需要进行相应的转换：

im_data=im(:,:,[3,2,1]);%RGBtoBGR

im_data=permute(im_data,[2,1,3]);%旋转高度和宽度

最后，分享一个Caffe的典型python识别代码：

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Sun May 28 16:00:47 2017 
@author: fancp，#windows下CPU模式 
"""
import numpy as np 
import caffe 
import sys 
caffe_root = 'F:/Caffe' #########你自己的Caffe路径 
sys.path.insert(0, caffe_root + '/python') 
  
size = 227 #训练的图片尺寸 
image_file = 'F:/.../.../nihao.jpg'#图片路径 
model_def = 'F:/.../.../deploy.prototxt'#deploy模型文件位置 
model_weights = 'F:/.../.../_iter_20000.caffemodel'#训练完的模型位置 
net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)  
  
# 加载均值文件 
mu = np.load(caffe_root + '/python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy') ###caffe 自带的文件 
mu = mu.mean(1).mean(1) # average over pixels to obtain the mean (BGR) pixel values 
###########################下面这5句等同与上面两句，选择其一################# 
#blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() 
#mean_data = open( 'mean.binaryproto' , 'rb' ).read() 
#blob.ParseFromString(mean_data) 
#mu = np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob)) 
#mu = mu.mean(1).mean(1).mean(1) 
############################################################################## 
#图片预处理 
transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ##设定图片的shape格式(1,3,227,227)，大小由deploy 文件指定 
# python读取的图片文件格式为H×W×K，需转化为K×H×W 
transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) #改变维度的顺序，由原始图片(227,227,3)变为(3,227,227) 
transformer.set_mean('data', mu)   # 每个通道减去均值 
  
# python中将图片存储为[0, 1]，而caffe中将图片存储为[0, 255]，所以需要一个转换 
transformer.set_raw_scale('data', 255)  # 缩放到【0，255】之间 
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0)) #交换通道，将图片由RGB变为BGR（caffe中图片是BGR格式，而原始格式是RGB，所以要转化） 
net.blobs['data'].reshape(1,3,size, size) # 将输入图片格式转化为合适格式（与deploy文件相同） 
#上面这句，第一参数：图片数量 第二个参数 ：通道数 第三个参数：图片高度 第四个参数：图片宽度 
  
image = caffe.io.load_image(image_file) #加载图片 
# 用上面的transformer.preprocess来处理刚刚加载图片 
net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', image)  
  
### perform classification 
caffe.set_mode_cpu() 
output = net.forward() 
#print output 
output_prob = output['prob'][0].argmax() # 给出概率最高的是第几类，需要自己对应到我们约定的类别去

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