python读取LMDB中图像的方法

yipeiwu_com7年前Python基础

本文实例为大家分享了python读取LMDB中的图像具体代码,供大家参考,具体内容如下

图像数据写入LMDB之后最好再按照写入的逻辑反向解析写入的图像,如果图像能够被还原则证明写入方式是没有问题的。

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)
    #注意三通道的顺序,如果LMDB中图像是按照BGR存储的则需要按照:image3,image2,image1的顺序合并为RGB图像。PIL中图像是按照RGB的顺序存储的
    image4=Image.merge("RGB",(image3,image2,image1))
    image4.save(img_save_to+str(key)+".jpg")
    datum_index+=1
    print "extracted"

 finally:
   lmdb_env.close()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python标识符命名规范原理解析

这篇文章主要介绍了python标识符命名规范原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 简单地理解,标识符就是一个名字,就...

Python实现检测代理IP是否可以翻墙

那堵墙着实可恨!身处IT这个圈子,经常需要用gg查资料(你也可以用来访问1024,^_^...)。当然,你也可以用百度。其实也不是我不爱用百度,是有缘由的,且听我细细道来。有一次闲得蛋疼...

python dict.get()和dict['key']的区别详解

先看代码: In [1]: a = {'name': 'wang'} In [2]: a.get('age') In [3]: a['age'] -----------...

使用python获取邮箱邮件的设置方法

首先我们要在邮箱的设置中开通那个POP3 然后我们要导入这些包 import poplib from datetime import datetime import jieba im...

Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1,...