首页 > 其他 > 详细

mean

时间:2018-12-13 15:42:45      阅读:127      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
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)

 

 

读取mean.npy

import numpy as np

mean_npy = np.load(MEAN_NPY_PATH)
mean = mean_npy.mean(1).mean(1)

 

mean

原文:https://www.cnblogs.com/crazybird123/p/10114074.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!