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Caffe均值文件mean.binaryproto转mean.npy的方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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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)

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)

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)

以上这篇Caffe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。

标签：
mean.binaryproto,mean.npy
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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