ImageNet 是一个著名的公共图像数据库，用于训练对象分类、检测和分割等任务的模型，它包含超过 1400 万张图像。
在 Python 中处理图像数据的时候，例如应用卷积神经网络（也称CNN）等算法可以处理大量图像数据集，这里就需要学习如何用最简单的方式存储、读取数据。
对于图像数据处理应该有有个定量的比较方式，读取和写入文件需要多长时间，以及将使用多少磁盘内存。
分别用不同的方式去处理、解决图像的存储、性能优化的问题。
- 数据准备
- 一个可以玩的数据集
- 图像存储的设置
- LMDB
- HDF5
- 单一图像的存储
- 存储到 磁盘
- 存储到 LMDB
- 存储 HDF5
- 存储方式对比
- 多个图像的存储
- 多图像调整代码
- 准备数据集对比
- 单一图像的读取
- 从 磁盘 读取
- 从 LMDB 读取
- 从 HDF5 读取
- 读取方式对比
- 多个图像的读取
- 多图像调整代码
- 准备数据集对比
- 读写 *** 作综合比较
- 数据对比
- 并行 *** 作
我们熟知的图像数据集 CIFAR-10，由 60000 个 32x32 像素的彩色图像组成，这些图像属于不同的对象类别，例如狗、猫和飞机。
相对而言 CIFAR 不是一个非常大的数据集，但如使用完整的 TinyImages 数据集，那么将需要大约 400GB 的可用磁盘空间。
文中的代码应用的数据集下载地址 CIFAR-10 数据集 。
这份数据是使用cPickle进行了序列化和批量保存。
pickle模块可以序列化任何 Python 对象，而无需进行任何额外的代码或转换。
但是有一个潜在的严重缺点，即在处理大量数据时会带来安全风险无法评估。
图像加载到 NumPy 数组中
import numpy as np
import pickle
from pathlib import Path
# 文件路径
data_dir = Path("data/cifar-10-batches-py/")
# 解码功能
def unpickle(file):
with open(file, "rb") as fo:
dict = pickle.load(fo, encoding="bytes")
return dict
images, labels = [], []
for batch in data_dir.glob("data_batch_*"):
batch_data = unpickle(batch)
for i, flat_im in enumerate(batch_data[b"data"]):
im_channels = []
# 每个图像都是扁平化的，通道按 R, G, B 的顺序排列
for j in range(3):
im_channels.append(
flat_im[j * 1024 : (j + 1) * 1024].reshape((32, 32))
)
# 重建原始图像
images.append(np.dstack((im_channels)))
# 保存标签
labels.append(batch_data[b"labels"][i])
print("加载 CIFAR-10 训练集:")
print(f" - np.shape(images) {np.shape(images)}")
print(f" - np.shape(labels) {np.shape(labels)}")
安装三方库 Pillow 用于图像处理 。
pip install Pillow
LMDB 也称为“闪电数据库”，代表闪电内存映射数据库，因为速度快并且使用内存映射文件。
它是键值存储，而不是关系数据库。
安装三方库 lmdb 用于图像处理 。
pip install lmdb
HDF5 代表 Hierarchical Data Format，一种称为 HDF4 或 HDF5 的文件格式。
起源于美国国家超级计算应用中心，是一种可移植、紧凑的科学数据格式。
安装三方库 h5py 用于图像处理 。
pip install h5py
3种不同的方式进行数据读取 *** 作
from pathlib import Path
disk_dir = Path("data/disk/")
lmdb_dir = Path("data/lmdb/")
hdf5_dir = Path("data/hdf5/")
同时加载的数据可以创建文件夹分开保存
disk_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
lmdb_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
hdf5_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
使用 Pillow 完成输入是一个单一的图像 image，在内存中作为一个 NumPy 数组，并且使用唯一的图像 ID 对其进行命名image_id。
单个图像保存到磁盘
from PIL import Image
import csv
def store_single_disk(image, image_id, label):
""" 将单个图像作为 .png 文件存储在磁盘上。
参数:
---------------
image 图像数组， (32, 32, 3) 格式
image_id 图像的整数唯一 ID
label 图像标签
"""
Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{image_id}.png")
with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "wt") as csvfile:
writer = csv.writer(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
writer.writerow([label])
LMDB 是一个键值对存储系统，其中每个条目都保存为一个字节数组，键将是每个图像的唯一标识符，值将是图像本身。
键和值都应该是字符串。
常见的用法是将值序列化为字符串，然后在读回时将其反序列化。
用于重建的图像尺寸，某些数据集可能包含不同大小的图像会使用到这个方法。
class CIFAR_Image:
def __init__(self, image, label):
self.channels = image.shape[2]
self.size = image.shape[:2]
self.image = image.tobytes()
self.label = label
def get_image(self):
""" 将图像作为 numpy 数组返回 """
image = np.frombuffer(self.image, dtype=np.uint8)
return image.reshape(*self.size, self.channels)
单个图像保存到 LMDB
import lmdb
import pickle
def store_single_lmdb(image, image_id, label):
""" 将单个图像存储到 LMDB
参数:
---------------
image 图像数组， (32, 32, 3) 格式
image_id 图像的整数唯一 ID
label 图像标签
"""
map_size = image.nbytes * 10
# Create a new LMDB environment
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), map_size=map_size)
# Start a new write transaction
with env.begin(write=True) as txn:
# All key-value pairs need to be strings
value = CIFAR_Image(image, label)
key = f"{image_id:08}"
txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
env.close()
一个 HDF5 文件可以包含多个数据集。
可以创建两个数据集，一个用于图像，一个用于元数据。
import h5py
def store_single_hdf5(image, image_id, label):
""" 将单个图像存储到 HDF5 文件
参数:
---------------
image 图像数组， (32, 32, 3) 格式
image_id 图像的整数唯一 ID
label 图像标签
"""
# 创建一个新的 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h5", "w")
# 在文件中创建数据集
dataset = file.create_dataset(
"image", np.shape(image), h5py.h5t.STD_U8BE, data=image
)
meta_set = file.create_dataset(
"meta", np.shape(label), h5py.h5t.STD_U8BE, data=label
)
file.close()
将保存单个图像的所有三个函数放入字典中。
_store_single_funcs = dict(
disk=store_single_disk,
lmdb=store_single_lmdb,
hdf5=store_single_hdf5
)
以三种不同的方式存储保存 CIFAR 中的第一张图像及其对应的标签。
from timeit import timeit
store_single_timings = dict()
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_store_single_funcs[method](image, 0, label)",
setup="image=images[0]; label=labels[0]",
number=1,
globals=globals(),
)
store_single_timings[method] = t
print(f"存储方法: {method}, 使用耗时: {t}")
来一个表格看看对比。
| 存储方法 | 存储耗时 | 使用内存 |
|---|---|---|
| Disk | 2.1 ms | 8 K |
| LMDB | 1.7 ms | 32 K |
| HDF5 | 8.1 ms | 8 K |
同单个图像存储方法类似，修改代码进行多个图像数据的存储。
将多个图像保存为.png文件就可以理解为多次调用 store_single_method() 这样。
但这不适用于 LMDB 或 HDF5，因为每个图像都有不同的数据库文件。
将一组图像存储到磁盘
store_many_disk(images, labels):
""" 参数:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
# 一张一张保存所有图片
for i, image in enumerate(images):
Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{i}.png")
# 将所有标签保存到 csv 文件
with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "w") as csvfile:
writer = csv.writer(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
for label in labels:
writer.writerow([label])
将一组图像存储到 LMDB
def store_many_lmdb(images, labels):
""" 参数:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
map_size = num_images * images[0].nbytes * 10
# 为所有图像创建一个新的 LMDB 数据库
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), map_size=map_size)
# 在一个事务中写入所有图像
with env.begin(write=True) as txn:
for i in range(num_images):
# 所有键值对都必须是字符串
value = CIFAR_Image(images[i], labels[i])
key = f"{i:08}"
txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
env.close()
将一组图像存储到 HDF5
def store_many_hdf5(images, labels):
""" 参数:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
num_images = len(images)
# 创建一个新的 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h5", "w")
# 在文件中创建数据集
dataset = file.create_dataset(
"images", np.shape(images), h5py.h5t.STD_U8BE, data=images
)
meta_set = file.create_dataset(
"meta", np.shape(labels), h5py.h5t.STD_U8BE, data=labels
)
file.close()
使用 100000 个图像进行测试
cutoffs = [10, 100, 1000, 10000, 100000]
images = np.concatenate((images, images), axis=0)
labels = np.concatenate((labels, labels), axis=0)
# 确保有 100,000 个图像和标签
print(np.shape(images))
print(np.shape(labels))
创建一个计算方式进行对比
_store_many_funcs = dict(
disk=store_many_disk, lmdb=store_many_lmdb, hdf5=store_many_hdf5
)
from timeit import timeit
store_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}
for cutoff in cutoffs:
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_store_many_funcs[method](images_, labels_)",
setup="images_=images[:cutoff]; labels_=labels[:cutoff]",
number=1,
globals=globals(),
)
store_many_timings[method].append(t)
# 打印出方法、截止时间和使用时间
print(f"Method: {method}, Time usage: {t}")
PLOT 显示具有多个数据集和匹配图例的单个图
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_with_legend(
x_range, y_data, legend_labels, x_label, y_label, title, log=False
):
""" 参数:
--------------
x_range 包含 x 数据的列表
y_data 包含 y 值的列表
legend_labels 字符串图例标签列表
x_label x 轴标签
y_label y 轴标签
"""
plt.style.use("seaborn-whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 7))
if len(y_data) != len(legend_labels):
raise TypeError(
"数据集的数量与标签的数量不匹配"
)
all_plots = []
for data, label in zip(y_data, legend_labels):
if log:
temp, = plt.loglog(x_range, data, label=label)
else:
temp, = plt.plot(x_range, data, label=label)
all_plots.append(temp)
plt.title(title)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
plt.legend(handles=all_plots)
plt.show()
# Getting the store timings data to display
disk_x = store_many_timings["disk"]
lmdb_x = store_many_timings["lmdb"]
hdf5_x = store_many_timings["hdf5"]
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
"Number of images",
"Seconds to store",
"Storage time",
log=False,
)
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
"Number of images",
"Seconds to store",
"Log storage time",
log=True,
)
def read_single_disk(image_id):
""" 参数:
---------------
image_id 图像的整数唯一 ID
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
image = np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png"))
with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "r") as csvfile:
reader = csv.reader(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
label = int(next(reader)[0])
return image, label
def read_single_lmdb(image_id):
""" 参数:
---------------
image_id 图像的整数唯一 ID
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
# 打开 LMDB 环境
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), readonly=True)
# 开始一个新的事务
with env.begin() as txn:
# 进行编码
data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
# 加载的 CIFAR_Image 对象
cifar_image = pickle.loads(data)
# 检索相关位
image = cifar_image.get_image()
label = cifar_image.label
env.close()
return image, label
def read_single_hdf5(image_id):
""" 参数:
---------------
image_id 图像的整数唯一 ID
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
# 打开 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h5", "r+")
image = np.array(file["/image"]).astype("uint8")
label = int(np.array(file["/meta"]).astype("uint8"))
return image, label
from timeit import timeit
read_single_timings = dict()
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_read_single_funcs[method](0)",
setup="image=images[0]; label=labels[0]",
number=1,
globals=globals(),
)
read_single_timings[method] = t
print(f"读取方法: {method}, 使用耗时: {t}")
| 存储方法 | 存储耗时 |
|---|---|
| Disk | 1.7 ms |
| LMDB | 4.4 ms |
| HDF5 | 2.3 ms |
将多个图像保存为.png文件就可以理解为多次调用 read_single_method() 这样。
但这不适用于 LMDB 或 HDF5，因为每个图像都有不同的数据库文件。
从磁盘中读取多个都图像
def read_many_disk(num_images):
""" 参数:
---------------
num_images 要读取的图像数量
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
# 循环遍历所有ID，一张一张地读取每张图片
for image_id in range(num_images):
images.append(np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png")))
with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "r") as csvfile:
reader = csv.reader(
csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
)
for row in reader:
labels.append(int(row[0]))
return images, labels
从LMDB中读取多个都图像
def read_many_lmdb(num_images):
""" 参数:
---------------
num_images 要读取的图像数量
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), readonly=True)
# 开始一个新的事务
with env.begin() as txn:
# 在一个事务中读取，也可以拆分成多个事务分别读取
for image_id in range(num_images):
data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
# CIFAR_Image 对象，作为值存储
cifar_image = pickle.loads(data)
# 检索相关位
images.append(cifar_image.get_image())
labels.append(cifar_image.label)
env.close()
return images, labels
从HDF5中读取多个都图像
def read_many_hdf5(num_images):
""" 参数:
---------------
num_images 要读取的图像数量
返回结果:
---------------
images 图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
labels 标签数组 (N，1) 格式
"""
images, labels = [], []
# 打开 HDF5 文件
file = h5py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h5", "r+")
images = np.array(file["/images"]).astype("uint8")
labels = np.array(file["/meta"]).astype("uint8")
return images, labels
_read_many_funcs = dict(
disk=read_many_disk, lmdb=read_many_lmdb, hdf5=read_many_hdf5
)
创建一个计算方式进行对比
from timeit import timeit
read_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}
for cutoff in cutoffs:
for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
t = timeit(
"_read_many_funcs[method](num_images)",
setup="num_images=cutoff",
number=1,
globals=globals(),
)
read_many_timings[method].append(t)
# Print out the method, cutoff, and elapsed time
print(f"读取方法: {method}, No. images: {cutoff}, 耗时: {t}")
同一张图表上查看读取和写入时间
plot_with_legend(
cutoffs,
[disk_x_r, lmdb_x_r, hdf5_x_r, disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
[
"Read PNG",
"Read LMDB",
"Read HDF5",
"Write PNG",
"Write LMDB",
"Write HDF5",
],
"Number of images",
"Seconds",
"Log Store and Read Times",
log=False,
)
各种存储方式使用磁盘空间
虽然 HDF5 和 LMDB 都占用更多的磁盘空间。
需要注意的是 LMDB 和 HDF5 磁盘的使用和性能在很大程度上取决于各种因素，包括 *** 作系统，更重要的是存储的数据大小。
通常对于大的数据集，可以通过并行化来加速 *** 作。
也就是我们经常说的并发处理。
作为.png 文件存储到磁盘实际上允许完全并发。
只要图像名称不同就可以从不同的线程读取多个图像，或一次写入多个文件。
如果将所有 CIFAR 分成十组，那么可以为一组中的每个读取设置十个进程，并且相应的处理时间可以减少到原来的10%左右。
有兴趣的话可以自己试一下。
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