Caffe4——计算图像均值

均值削减是数据预处理中常见的处理方式，按照之前在学习ufldl教程PCA的一章时，对于图像介绍了两种：第一种常用的方式叫做dimension_mean（个人命名），是依据输入数据的维度，每个维度内进行削减，这个也是常见的做法；第二种叫做per_image_mean，ufldl教程上说，在natural images上训练网络时；给每个像素（这里只每个dimension）计算一个独立的均值和方差是make little sense的；这是因为图像本身具有统计不变性，即在图像的一部分的统计特性和另一部分相同。作者最后建议，如果你训练你的算法在非natural images（如mnist，或者在白背景存在单个独立的物体），其他类型的规则化是值得考虑的。但是当在natural images上训练时，per_image_mean是一个合理的默认选择。

本文中在imagenet数据集上采用的是dimension_mean的方法。

一：程序开始

make_image_mean.sh文件调用代码：

EXAMPLE=examples/imagenet
DATA=data/ilsvrc12
TOOLS=build/tools
$TOOLS/compute_image_mean $EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb \
$DATA/imagenet_mean.binaryproto

二：make_image_mean.cpp函数分析

输入参数：lmdb文件 均值文件imagenet_mean.binaryproto

2.1 头文件分析

#include//定义了几种扩展的整数类型和宏
#include//输出数组的内容、对数组进行排序、反转数组内容、复制数组内容等操作，
#include
#include//utility头文件定义了一个pair类型,pair类型用于存储一对数据;它也提供一些常用的便利函数、或类、或模板。大小求值、值交换：min、max和swap。
#include//可以自动扩展容量的数组

#include"boost/scoped_ptr.hpp"
#include"gflags/gflags.h"
#include"glog/logging.h"

#include"caffe/proto/caffe.pb.h"
#include"caffe/util/db.hpp"//引入包装好的lmdb操作函数
#include"caffe/util/io.hpp"//引入opencv中的图像操作函数
usingnamespacecaffe;  //引入caffe命名空间
usingstd::max;//
usingstd::pair;
using boost::scoped_ptr;

2.2 gflags宏定义string变量

DEFINE_string(backend, "lmdb","The backend {leveldb, lmdb} containing theimages");

2.3 main函数分析

2.3.1 lmdb数据操作

scoped_ptrdb(db::GetDB(FLAGS_backend));
db->Open(argv[1], db::READ);//只读的方式打开lmdb文件
scoped_ptr cursor(db->NewCursor());
//lmdb数据库的“光标”文件，一个光标保存一个从数据库根目录到数据库文件的路径；A cursorholds a path of (page pointer, key index) from the DB root to a position in theDB, plus other state. 

2.3.4 声明中转对象变量

BlobProtosum_blob;//声明blob变量；这个BlobProto在哪里定义的，没有找到；感觉应该在caffe.pb.h中定义的，因为db.cpp和io.cpp中没有找到
int count = 0;
// load first datum
  Datum datum;
datum.ParseFromString(cursor->value());//这个cursor.value，感觉返回的应该是lmdb中存储的第一个键值对数据

2.3.5 给BlobProto类型变量赋值

每个blob对象，为一个4维的数组，分别为image_num*channels*height*width

sum_blob.set_num(1);//设置图片的个数
sum_blob.set_channels(datum.channels());
sum_blob.set_height(datum.height());
sum_blob.set_width(datum.width());
constintdata_size = datum.channels() *datum.height() * datum.width();//每张图片的尺寸
intsize_in_datum = std::max(datum.data().size(),datum.float_data_size());

这个size（）和float_data_size（）有些不明白，图像数据正常应该是整形的数据（例如uint8_t），感觉这个size()应该对应的是整型数据的个数，例如一个50*50的彩色图片，最后应该是50*50*3=750个整型数来表示一幅50*50的图片；至于这个float_data_size()就不清楚了，感觉是某些图片数据使用float类型存储的，所以用float来统计数值的个数。开始感觉这个float的size应该是把int类型转换成float后，查看在float类型下的字节占用情况；但是由下面的代码来看，感觉这个size(),统计的是数据的个数也就是750，而不是占用的字节数。如果图像使用int类型存储的，那么float_data_size()=0；如果使用float类型存储的，那么datum.data.size=0。所以每次都要max操作

for (inti= 0; i

2.3.6利用循环和cursor读取lmdb中的数据

while (cursor->valid()) {//如果cursor是有效的
    Datum datum;
datum.ParseFromString(cursor->value());//解析cuisor.value返回的字符串值，到datum
DecodeDatumNative(&datum);//感觉是把datum中字符串类型的值，变成相应的类型
conststd::string& data =datum.data();//利用data来引用datum.data
size_in_datum = std::max(datum.data().size(),datum.float_data_size());
    CHECK_EQ(size_in_datum,data_size) <<"Incorrect data field size"<(datum.float_data(i)));//对应位置的像素值相加（float类型相加）
      }
    }
    ++count;
if (count % 10000 == 0) {
LOG(INFO) <<"Processed "<Next();//光标下移（指针），指向下一个存储在lmdb中的数据
  }

2.3.7 求均值

for (inti= 0; i

2.3.8 存储到指定文件

// Write to disk
if (argc == 3) {
LOG(INFO) <<"Write to "<

2.3.9 计算每个channel的均值，这个貌似没有用到吧！

constint channels = sum_blob.channels();
constint dim = sum_blob.height() *sum_blob.width();
std::vectormean_values(channels,0.0);//容量为3的数组，初始值为0.0
LOG(INFO) <<"Number of channels:"<< channels;
for (intc = 0; c < channels; ++c) {
for (inti= 0; i< dim; ++i) {
mean_values[c] += sum_blob.data(dim * c + i);
    }
LOG(INFO) <<"mean_value channel["<< c <<"]:"<

三，相关文件

compute_image_mean.cpp

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "boost/scoped_ptr.hpp"
#include "gflags/gflags.h"
#include "glog/logging.h"

#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/util/db.hpp"
#include "caffe/util/io.hpp"

using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)

using std::max;
using std::pair;
using boost::scoped_ptr;

DEFINE_string(backend, "lmdb",
        "The backend {leveldb, lmdb} containing the images");

int main(int argc, char** argv) {
  ::google::InitGoogleLogging(argv[0]);

#ifndef GFLAGS_GFLAGS_H_
  namespace gflags = google;
#endif

  gflags::SetUsageMessage("Compute the mean_image of a set of images given by"
        " a leveldb/lmdb\n"
        "Usage:\n"
        "    compute_image_mean [FLAGS] INPUT_DB [OUTPUT_FILE]\n");

  gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);

  if (argc < 2 || argc > 3) {
    gflags::ShowUsageWithFlagsRestrict(argv[0], "tools/compute_image_mean");
    return 1;
  }

  scoped_ptr db(db::GetDB(FLAGS_backend));
  db->Open(argv[1], db::READ);
  scoped_ptr cursor(db->NewCursor());

  BlobProto sum_blob;
  int count = 0;
  // load first datum
  Datum datum;
  datum.ParseFromString(cursor->value());

  if (DecodeDatumNative(&datum)) {
    LOG(INFO) << "Decoding Datum";
  }

  sum_blob.set_num(1);
  sum_blob.set_channels(datum.channels());
  sum_blob.set_height(datum.height());
  sum_blob.set_width(datum.width());
  const int data_size = datum.channels() * datum.height() * datum.width();
  int size_in_datum = std::max(datum.data().size(),datum.float_data_size());
  for (int i = 0; i < size_in_datum; ++i) {
    sum_blob.add_data(0.);//设置初值为float型的0.0
  }
  LOG(INFO) << "Starting Iteration";
  while (cursor->valid()) {//如果cursor是有效的
    Datum datum;
    datum.ParseFromString(cursor->value());//解析cuisor.value返回的字符串值，到datum
    DecodeDatumNative(&datum);

    const std::string& data = datum.data();//利用data来引用datum.data
    size_in_datum = std::max(datum.data().size(),datum.float_data_size());
    CHECK_EQ(size_in_datum, data_size) << "Incorrect data field size " <(datum.float_data(i)));
      }
    }
    ++count;
    if (count % 10000 == 0) {
      LOG(INFO) << "Processed " << count << " files.";
    }
    cursor->Next();
  }

  if (count % 10000 != 0) {
    LOG(INFO) << "Processed " << count << " files.";
  }
  for (int i = 0; i < sum_blob.data_size(); ++i) {
    sum_blob.set_data(i, sum_blob.data(i) / count);
  }
  // Write to disk
  if (argc == 3) {
    LOG(INFO) << "Write to " << argv[2];
    WriteProtoToBinaryFile(sum_blob, argv[2]);
  }
  const int channels = sum_blob.channels();
  const int dim = sum_blob.height() * sum_blob.width();
  std::vector mean_values(channels, 0.0);
  LOG(INFO) << "Number of channels: " << channels;
  for (int c = 0; c < channels; ++c) {
    for (int i = 0; i < dim; ++i) {
      mean_values[c] += sum_blob.data(dim * c + i);
    }
    LOG(INFO) << "mean_value channel [" << c << "]:" << mean_values[c] / dim;
  }
  return 0;
}

四： 以上代码注释为个人理解，如有遗漏，错误还望大家多多交流，指正，以便共同学习，进步！！

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