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数据集的lmdb

将数据集转换成lmdb实际上就是一条条地将img和label的key-value形式写进lmdb中

img数据在lmdb中是以二进制形式存储的

 

遍历lmdb中的数据

import cv2import lmdbimport numpy as npenv = lmdb.open('./data/train/CVPR2016')txn = env.begin()for key, value in txn.cursor(): #遍历   print(key)#   print(value)env.close()

 

从lmdb中读取图片

import cv2import lmdbimport numpy as npenv = lmdb.open('./data/train/CVPR2016')with env.begin(write=False) as txn:    # 获取图像数据    image_bin = txn.get('image-000004358'.encode())    label = txn.get('label-000004358'.encode()).decode()  # 解码    # 将二进制文件转为十进制文件（一维数组）    image_buf = np.frombuffer(image_bin, dtype=np.uint8)        # 将数据转换(解码)成图像格式    # cv2.IMREAD_GRAYSCALE为灰度图，cv2.IMREAD_COLOR为彩色图    img = cv2.imdecode(image_buf, cv2.IMREAD_COLOR)    cv2.imwrite('show.jpg',img)    print(label)

 

向lmdb中写入数据

import lmdbimage_path = './4.jpg'label = 'cat'env = lmdb.open('lmdb_dir')cache = {}  # 存储键值对with open(image_path, 'rb') as f:    # 读取图像文件的二进制格式数据    image_bin = f.read()# 用两个键值对表示一个数据样本cache['image_000'] = image_bincache['label_000'] = labelwith env.begin(write=True) as txn:    for k, v in cache.items():        if isinstance(v, bytes):            # 图片类型为bytes            txn.put(k.encode(), v)        else:            # 标签类型为str, 转为bytes            txn.put(k.encode(), v.encode())  # 编码env.close()

 

 

 

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