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本文實(shí)例為大家分享了python讀取LMDB中的圖像具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
圖像數(shù)據(jù)寫入LMDB之后最好再按照寫入的邏輯反向解析寫入的圖像,如果圖像能夠被還原則證明寫入方式是沒有問題的。
from PIL import Image def read_from_lmdb(lmdb_path,img_save_to): try: lmdb_env=lmdb.open(lmdb_path, map_size=3221225472) lmdb_txn=lmdb_env.begin() lmdb_cursor=lmdb_txn.cursor() datum=caffe.Datum() datum_index=0 for key,value in lmdb_cursor: datum.ParseFromString(value) label=datum.label data=datum.data channel=datum.channels print ('Datum channels: %d' % datum.channels) print ('Datum width: %d' % datum.width) print ('Datum height: %d' % datum.height) print ('Datum data length: %d' % len(datum.data)) print ('Datum label: %d' % datum.label) size=datum.width*datum.height pixles1=datum.data[0:size] pixles2=datum.data[size:2*size] pixles3=datum.data[2*size:3*size] #Extract images of different channel image1=Image.frombytes('L', (datum.width, datum.height), pixles1) image2=Image.frombytes('L', (datum.width, datum.height), pixles2) image3=Image.frombytes('L', (datum.width, datum.height), pixles3) #注意三通道的順序,如果LMDB中圖像是按照BGR存儲(chǔ)的則需要按照:image3,image2,image1的順序合并為RGB圖像。PIL中圖像是按照RGB的順序存儲(chǔ)的 image4=Image.merge("RGB",(image3,image2,image1)) image4.save(img_save_to+str(key)+".jpg") datum_index+=1 print "extracted" finally: lmdb_env.close()
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