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python与caffe改变通道顺序的方法

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

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 view plai cop

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and 0~255

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]) ; %RGB to BGR

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 

以上这篇python与caffe改变通道顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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