Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy

最新推荐文章于 2020-12-09 08:38:22 发布

Liz_Huang

最新推荐文章于 2020-12-09 08:38:22 发布

阅读量966

点赞数

分类专栏： caffe python 文章标签： caffe Python

caffe 同时被 2 个专栏收录

5 篇文章

订阅专栏

python

1 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何将Caffe的mean.binaryproto文件转换为mean.npy文件，并提供了直接构造mean.npy文件的方法及其加载方式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy

http://blog.youkuaiyun.com/hyman_yx/article/details/51732656

mean.binaryproto转mean.npy

使用Caffe的C++接口进行操作时，需要的图像均值文件是pb格式，例如常见的均值文件名为mean.binaryproto；但在使用Python接口进行操作时，需要的图像均值文件是numpy格式，例如mean.npy。所以在跨语言进行操作时，需要将mean.binaryproto转换成mean.npy，转换代码如下：

import caffe
import numpy as np

MEAN_PROTO_PATH = 'mean.binaryproto'               # 待转换的pb格式图像均值文件路径
MEAN_NPY_PATH = 'mean.npy'                         # 转换后的numpy格式图像均值文件路径

blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()           # 创建protobuf blob
data = open(MEAN_PROTO_PATH, 'rb' ).read()         # 读入mean.binaryproto文件内容
blob.ParseFromString(data)                         # 解析文件内容到blob

array = np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob))# 将blob中的均值转换成numpy格式，array的shape （mean_number，channel, hight, width）
mean_npy = array[0]                                # 一个array中可以有多组均值存在，故需要通过下标选择其中一组均值
np.save(MEAN_NPY_PATH ,mean_npy)
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

已知图像均值，构造mean.npy

如果已知图像中每个通道的均值，例如3通道图像每个通道的均值分别为104，117，123，我们也可以通过其构造mean.npy。代码如下：

import numpy as np

MEAN_NPY_PATH = 'mean.npy'

mean = np.ones([3,256, 256], dtype=np.float)
mean[0,:,:] = 104
mean[1,:,:] = 117
mean[2,:,:] = 123

np.save(MEAN_NPY, mean)
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

载入mean.npy

上面我们用两种方式构造了均值文件mean.npy，在使用时载入mean.npy的代码如下：

import numpy as np

mean_npy = np.load(MEAN_NPY_PATH)
mean = mean_npy.mean(1).mean(1)