咖啡均值文件mean.binaryproto转mean.npy的方法 - 行业资讯 - 肥雀云

<强> mean.binaryproto转mean.npy

使用咖啡的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:

　　　　　　进口咖啡　　进口numpy np 　　　　MEAN_PROTO_PATH='的意思。binaryproto ' #待转换的pb格式图像均值文件路径　　MEAN_NPY_PATH='的意思。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=https://www.yisu.com/zixun/open (MEAN_PROTO_PATH rb) .read() #读入mean.binaryproto文件内容　　blob.ParseFromString(数据)#解析文件内容到团　　　　数组=np.array (caffe.io.blobproto_to_array (blob) #将blob中的均值转换成numpy格式,数组的形状(mean_number、通道高度、宽度) 　　mean_npy=array[0] #一个数组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。保存(MEAN_NPY_PATH mean_npy) 　　之前　　　　

<强>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104117123,我们也可以通过其构造mean.npy。代码如下:

　　　　　　进口numpy np 　　　　MEAN_NPY_PATH=' mean.npy ' 　　　　意味着=np。((3256、256),dtype=np.float) 　　的意思是[0::]=104 　　的意思是[1::]=117 　　的意思是[2::]=123 　　　　np。保存(MEAN_NPY意味着) 　　之前　　　　

<强>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:

　　　　　　进口numpy np 　　　　mean_npy=np.load (MEAN_NPY_PATH) 　　意味着=mean_npy.mean (1) .mean (1) 　　之前　　　　

以上这篇咖啡均值文件mean.binaryproto转mean.npy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。