一、 caffe預處理方式
caffe有c++、matlab和python三種實現方法，每種方法的預處理方式各不相同。
1.1 c++讀入
c++用opencv讀入的是bgr格式，cv_32fc3,0-255之間，[h,w,c]排列，需要用warpinputlayer轉換成[c, h ,w]排列(c代表通道數，h代表影象的高，w代表影象的寬)，然後再減去均值。
$ cv::mat sample_normalized;
$ cv:: substract(sample_float, mean_, sample_normalized);
1.2 matlab讀入
matlab讀入的是rgb，排列是[h,w,c]，所謂的列主序，因此需要交換h和w，轉換成bgr，再減去均值。
$ im_data = im(:, :, [3, 2, 1]); #通道由rgb改為bgr
$ im_data = permute(im_data, [2, 1, 3]); #的h、w改為w、h
$ im_data = single(im_data); #convert from uint8 to single
$ im_data = imresize(im_data,[image_dim image_dim], 『bilinear』); #改變影象的尺寸
$ im_data = im_data -mean_data; #減去平均值(already in w x h x c, bgr)
1.3 用python讀入
1.3.1 caffe.io
caffe.io讀進去的是rgb，0-1之間的浮點數，排序方式是[h,
w, c]改為[c, h, w]，變換到0-255，減去均值，再轉換為bgr。
$ transformer = caffe.io.transformer()
$ transformer.set_transpose(『data』, (2,0,1))
$ transformer.set_mean(『data』,np.load(mean_file).mean(1).mean(1))
$ transformer.set_raw_scale(『data』, 255)
$ transformer.set_channel_swap(『data』,(2,1,0))
$ net.blobs[『data』].reshape(1,3,227,227)
$ im = caffe.io.load_image(imgfileapth)
$ net.blobs[『data』].data[…] = transformer.preprocess(『data』,im)
1.3.2 opencv
讀入的是bgr格式，畫素值是0-255，需要轉換到[c, h, w]，再減去均值。
$ transformer = caffe.io.transformer()
$ transformer.set_transpose(『data』, (2, 0, 1))
$ transformer.set_mean(『data』, np.array([104, 117, 123]))
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