此篇文章关键给大家介绍了python格式Caffe图片数据信息均值测算学习培训实例详细说明，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以一些帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪
前言
照片减掉均值后，然后再进行练习和检测，也会提高速度与精密度。因而，通常在各类实体模型中都有这种操作。
那么这样的均值是怎么来的呢，实际上是测算全部svm分类器的均值，计算出来后，储存为均值文档，在今后的检测中，就能直接使用这种均值来做差，而无需对测试图片重算。
一、2进制格式均值测算
caffe中常用的均值数据类型是binaryproto,创作者给我们提供一个测算均值文件compute_image_mean.cpp，放到caffe目录下的tools文件夹里边。
编译程序后可操作体放到build/tools/下边，大家立即启用就行了
#sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto
带两个参数：
第一个参数：examples/mnist/mnist_train_lmdb，表示需要计算均值的数据，格式为lmdb的训练数据。
第二个参数：examples/mnist/mean.binaryproto，计算出来的结果保存文件。
二、python格式均值测算
假如我们要让用python插口，或是我们应该开展特点数据可视化，可能要使用python格式均值文档了。首要，大家用lmdb格式的信息，算出2进制格式均值，然后，再转化成python格式均值。
我们能撰写一个python脚本制作来达到：
#!/usr/bin/env python import numpy as np import sys,caffe if len(sys.argv)!=3: print"Usage:python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy" sys.exit() blob=caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean=open(sys.argv[1],'rb').read() blob.ParseFromString(bin_mean) arr=np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob)) npy_mean=arr[0] np.save(sys.argv[2],npy_mean)
将这个脚本保存为convert_mean.py
调用格式为：
#sudo python convert_mean.py mean.binaryproto mean.npy
其中的mean.binaryproto就是经过前面步骤计算出来的二进制均值。
mean.npy就是我们需要的python格式的均值。
综上所述，这篇文章就给大家介绍完毕，希望可以给大家带来帮助。
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