• 6.caffe:create_txt.sh(数据预处理成txt文本文件)


     1 #!/usr/bin/env sh
     2 DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b
     3 MY=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b
     4 
     5 echo "Creating train.txt..."
     6 rm -rf $MY/train.txt
     7 find $DATA/train/banana -name *.jpg| cut -d/ -f9-10 | sed "s/$/ 0/">>$MY/train.txt
     8 find $DATA/train/cata   -name *.jpg| cut -d/ -f9-10 | sed "s/$/ 1/">>$MY/train.txt
     9 find $DATA/train/flower -name *.jpg| cut -d/ -f9-10 | sed "s/$/ 2/">>$MY/train.txt
    10 
    11 echo "Creating val.txt..."
    12 rm -rf $MY/val.txt
    13 find $DATA/val/banana  -name *.jpg| cut -d '/' -f9-10 | sed "s/$/ 0/">>$MY/val.txt
    14 find $DATA/val/cata    -name *.jpg| cut -d '/' -f9-10 | sed "s/$/ 1/">>$MY/val.txt
    15 find $DATA/val/flower  -name *.jpg| cut -d '/' -f9-10 | sed "s/$/ 2/">>$MY/val.txt
    16 
    17 echo "Done."
    18 
    19 # cd CAFFE/caffe-master
    20 # sh ./myself/00b/create_txt.sh
    #!/usr/bin/env sh
    DATA=data/re/
    MY=data/re
    
    echo "Create train.txt..."
    rm -rf $MY/train.txt
    find $DATA/train -name 3*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ 0/">>$MY/train.txt
    find $DATA/train -name 4*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ 1/">>$MY/train.txt
    echo "Create test.txt..."
    rm -rf $MY/val.txt
    find $DATA/test -name 3*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ 0/">>$MY/val.txt
    find $DATA/test -name 4*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ 1/">>$MY/val.txt
    echo "All done"
    

    结果会在:home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b目录下生成train.txt,val.txt

    参考一:

    在深度学习的实际应用中,我们经常用到的原始数据是图片文件,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此就产生了这样的一个问题:如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db(leveldb/lmdb)文件?前面文章有学习过着个数据由来和使用。

    在caffe中,作者为我们提供了这样一个文件:convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下。编译之后,生成对应的可执行文件放在 buile/tools/ 下面,这个文件的作用就是用于将图片文件转换成caffe框架中能直接使用的db文件。

    该文件的使用格式:

    [cpp]
    1. convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME  
     convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME
    

    需要带四个参数:

    FLAGS: 图片参数组,后面详细介绍

    ROOTFOLDER/: 图片存放的绝对路径,从linux系统根目录开始

    LISTFILE: 图片文件列表清单,一般为一个txt文件,一行一张图片

    DB_NAME: 最终生成的db文件存放目录

    如果图片已经下载到本地电脑上了,那么我们首先需要创建一个图片列表清单,保存为txt

    本文以caffe程序中自带的图片为例,进行讲解,图片目录是  example/images/, 两张图片,一张为cat.jpg, 另一张为fish_bike.jpg,表示两个类别。

    我们创建一个sh脚本文件,调用linux命令来生成图片清单:

    [cpp]
    1. # sudo vi examples/images/create_filelist.sh  

    编辑这个文件,输入下面的代码并保存

    1. # /usr/bin/env sh  
    2. DATA=examples/images  
    3. echo "Create train.txt..."  
    4. rm -rf $DATA/train.txt  
    5. find $DATA -name *cat.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 1/">>$DATA/train.txt  
    6. find $DATA -name *bike.jpg | cut -d '/' -f3 | sed "s/$/ 2/">>$DATA/tmp.txt  
    7. cat $DATA/tmp.txt>>$DATA/train.txt  
    8. rm -rf $DATA/tmp.txt  
    9. echo "Done.."  

    这个脚本文件中,用到了rm,find, cut, sed,cat等linux命令。

    rm: 删除文件

    find: 寻找文件

    cut: 截取路径

    sed: 在每行的最后面加上标注。本例中将找到的*cat.jpg文件加入标注为1,找到的*bike.jpg文件加入标注为2

    cat: 将两个类别合并在一个文件里。

    最终生成如下的一个train.txt文件:

    cat.jpg 1
    fish-bike.jpg 2

    当然,图片很少的时候,手动编写这个列表清单文件就行了。但图片很多的情况,就需要用脚本文件来自动生成了。在以后的实际应用中,还需要生成相应的val.txt和test.txt文件,方法是一样的。

    生成的这个train.txt文件,就可以作为第三个参数,直接使用了。

    接下来,我们来了解一下FLAGS这个参数组,有些什么内容:

    -gray: 是否以灰度图的方式打开图片。程序调用opencv库中的imread()函数来打开图片,默认为false

    -shuffle: 是否随机打乱图片顺序。默认为false

    -backend:需要转换成的db文件格式,可选为leveldb或lmdb,默认为lmdb

    -resize_width/resize_height: 改变图片的大小。在运行中,要求所有图片的尺寸一致,因此需要改变图片大小。 程序调用opencv库的resize()函数来对图片放大缩小,默认为0,不改变

    -check_size: 检查所有的数据是否有相同的尺寸。默认为false,不检查

    -encoded: 是否将原图片编码放入最终的数据中,默认为false

    -encode_type: 与前一个参数对应,将图片编码为哪一个格式:‘png','jpg'......

     稍微解释一下:

    find . -name * cat.jpg用于查找文件,得到./cat.jpg格式的数据。之后用cut -d 和-f来得到后面的cat.jpg的字符串。-d后面加上切分标志,得到一个(.)和一个(cat.jpg),-f2 表示取cat.jpg。sed主要是用于处理文件的一行用的,“s/$/ 1”表示把每行文件的后面替换成为空格+1的模式。"s/a/b/"g用于把a换成b。cat A>>B用于把A文件的内容添加到B的后面。最终得到的文件如下:

    cat.jpg 1

    fish-bike.jpg 1

    参考二:

    我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类,每个类100张。需要的同学,可到我的网盘下载:http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN

    编号分别以3,4,5,6,7开头,各为一类。我从其中每类选出20张作为测试,其余80张作为训练。因此最终训练图片400张,测试图片100张,共5类。我将图片放在caffe根目录下的data文件夹下面。即训练图片目录:data/re/train/ ,测试图片目录: data/re/test/

    首先,在examples下面创建一个myfile的文件夹,来用存放配置文件和脚本文件。然后编写一个脚本create_filelist.sh,用来生成train.txt和test.txt清单文件

    # sudo mkdir examples/myfile
    # sudo vi examples/myfile/create_filelist.sh

    编辑此文件,写入如下代码,并保存

     
    #!/usr/bin/env sh
    DATA=data/re/
    MY=examples/myfile 
    echo "Create train.txt..."
    rm -rf $MY/train.txt
    for i in 3 4 5 6 7 
    do
    find $DATA/train -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/train.txt
    done
    echo "Create test.txt..."
    rm -rf $MY/test.txt
    for i in 3 4 5 6 7
    do
    find $DATA/test -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/test.txt
    done
    echo "All done"
     

    然后,运行此脚本

    # sudo sh examples/myfile/create_filelist.sh

    成功的话,就会在examples/myfile/ 文件夹下生成train.txt和test.txt两个文本文件,里面就是图片的列表清单。

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