Caffe Python特征抽取

Posted 2020-08-19

Caffe Python特征抽取

转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/

Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便

这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipython，然后以命令的形式，我主要做了一些相关的整合。当时也不知道怎么提取一些相关特征，上网一搜也基本上没有干净、好的代码。因此我在这里介绍如何使用Python做特征的抽取。

Python 接口

首先你要确保你已经在安装Caffe时，编译了Python接口，我记得对应着的命令是 make pycaffe，相关的接口是在在Caffe_Root\\python目录下，这个目录里面还是有一个caffe模块，提供了一些使用python的基本类

抽取的代码

这里我把其例程中，以及一部分我添加的代码都合到了一起，并且加了注释，希望能对大家有帮助，这里主要是三个函数

• initialize () 初始化网络的相关
• readlist() 读取抽取图像列表
• extractFeatre() 抽取图像的特征，保存为指定的格式

其中在transformer那里需要根据自己的需求设定

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import caffe
import sys
import pickle
import struct
import sys,cv2
caffe_root = ‘../‘  
# 运行模型的prototxt
deployPrototxt =  ‘/home/chenjie/baiyan/caffe/models/compcar_model_C_all/deploy_louyihang.prototxt‘
# 相应载入的modelfile
modelFile = ‘/home/chenjie/baiyan/caffe/models/compcar_model_C_all/caffenet_carmodel_baiyan_iter_50000.caffemodel‘
# meanfile 也可以用自己生成的
meanFile = ‘python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy‘
# 需要提取的图像列表
imageListFile = ‘/home/chenjie/DataSet/500CarCNNRetrieve/500CarFaceOrig/images_total.txt‘
imageBasePath = ‘/home/chenjie/DataSet/500CarCNNRetrieve/500CarFaceOrig‘
gpuID = 4
postfix = ‘.classify_allCar1716_fc6‘

# 初始化函数的相关操作
def initilize():
    print ‘initilize ... ‘

    sys.path.insert(0, caffe_root + ‘python‘)
    caffe.set_mode_gpu()
    caffe.set_device(gpuID)
    net = caffe.Net(deployPrototxt, modelFile,caffe.TEST)
    return net  
# 提取特征并保存为相应地文件
def extractFeature(imageList, net):
    # 对输入数据做相应地调整如通道、尺寸等等
    transformer = caffe.io.Transformer({‘data‘: net.blobs[‘data‘].data.shape})
    transformer.set_transpose(‘data‘, (2,0,1))
    transformer.set_mean(‘data‘, np.load(caffe_root + meanFile).mean(1).mean(1)) # mean pixel
    transformer.set_raw_scale(‘data‘, 255)  
    transformer.set_channel_swap(‘data‘, (2,1,0))  
    # set net to batch size of 1 如果图片较多就设置合适的batchsize 
    net.blobs[‘data‘].reshape(1,3,227,227)      #这里根据需要设定，如果网络中不一致，需要调整
    num=0
    for imagefile in imageList:
        imagefile_abs = os.path.join(imageBasePath, imagefile)
        print imagefile_abs
        net.blobs[‘data‘].data[...] = transformer.preprocess(‘data‘, caffe.io.load_image(imagefile_abs))
        out = net.forward()
        fea_file = imagefile_abs.replace(‘.jpg‘,postfix)
        num +=1
        print ‘Num ‘,num,‘ extract feature ‘,fea_file
        with  open(fea_file,‘wb‘) as f:
            for x in xrange(0, net.blobs[‘fc6‘].data.shape[0]):
                for y in xrange(0, net.blobs[‘fc6‘].data.shape[1]):
                    f.write(struct.pack(‘f‘, net.blobs[‘fc6‘].data[x,y]))

# 读取文件列表
def readImageList(imageListFile):
    imageList = []
    with open(imageListFile,‘r‘) as fi:
        while(True):
            line = fi.readline().strip().split()# every line is a image file name
            if not line:
                break
            imageList.append(line[0]) 
    print ‘read imageList done image num ‘, len(imageList)
    return imageList

if __name__ == "__main__":
    net = initilize()
    imageList = readImageList(imageListFile) 
    extractFeature(imageList, net)

还没有尝试，等跑完模型试试特征提取；