人工智能框架数据集转换C++实现(二)：Lmdb数据集_lmdb数据库 c++

作者：羊村懒王 | 2024-03-22 16:02:46

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lmdb数据库 c++

最近在研究将各种数据集转换为不同ＡI框架的自有数据，这些框架包括Caffe，ＭXNet，Tensorflow等．C++这样一个通用而又强大的语言，却让使用C++的同鞋在AI时代有一个痛点，那就是目前的ＡI框架基本都是底层用C/C++实现，但提供的接口却大部分都是python的接口，而且Python的接口封装的都特别好，MXNet还好，提供im2rec.cc这样的Ｃ/C++源码，而Caffe，尤其是Tensorflow这样的框架，想用C++来转换数据就需要花点功夫了．前一章讲解了TFRecord格式的转换C++实现，本文讲解Caffe的Lmdb格式的转换实现，虽然Caffe中caffe/examples/imagenet含有create_imagenet.sh文件，该文件会调用convert_imageset.cpp代码，但仍然存在的问题是Caffe代码众多，如果只是学习的话有的同鞋可能会看的一头雾水，这些转换代码到底和哪些文件相关呢？如果我把转换代码单独拿出来，这部分代码能有多少呢？检测任务的代码在单独的ssh-caffe中，能否将分类代码和检测的统一呢？这就是我们这篇文章的目的．

１．不同框架的数据分别是怎样的？

MXNet的自有数据集：rec格式

Caffe的自有据集：Lmdb格式

Tensorflow的自有数据集:TFRecord格式

２．什么是Lmdb格式？

lmdb 是Lightning Memory-Mapped Database的缩写．闪电般的内存映射数据库。它文件结构简单，一个文件夹，里面一个数据文件，一个锁文件。数据随意复制，随意传输。它的访问简单，不需要运行单独的数据库管理进程，只要在访问数据的代码里引用LMDB库，访问时给文件路径即可。它包含一个数据文件和一个锁文件．

caffe中的数据集借助了protobuf的表现形式，但是一个标准的caffe.proto特别大（数千行），哪些是我们需要的呢？别急，咱们只需要下面这么点数据(不到60行代码)：

syntax = "proto2";

package caffe;

message Datum {
  optional int32 channels = 1;
  optional int32 height = 2;
  optional int32 width = 3;
  // the actual image data, in bytes
  optional bytes data = 4;
  optional int32 label = 5;
  // Optionally, the datum could also hold float data.
  repeated float float_data = 6;
  // If true data contains an encoded image that need to be decoded
  optional bool encoded = 7 [default = false];
}

// The label (display) name and label id.
message LabelMapItem {
  // Both name and label are required.
  optional string name = 1;
  optional int32 label = 2;
  // display_name is optional.
  optional string display_name = 3;
}

message LabelMap {
  repeated LabelMapItem item = 1;
}

// The normalized bounding box [0, 1] w.r.t. the input image size.
message NormalizedBBox {
  optional float xmin = 1;
  optional float ymin = 2;
  optional float xmax = 3;
  optional float ymax = 4;
  optional int32 label = 5;
  optional bool difficult = 6;
  optional float score = 7;
  optional float size = 8;
}

// Annotation for each object instance.
message Annotation {
  optional NormalizedBBox bbox = 2;
}

// Group of annotations for a particular label.
message AnnotationGroup {
  optional int32 group_label = 1;
  repeated Annotation annotation = 2;
}

// An extension of Datum which contains "rich" annotations.
message AnnotatedDatum {
  optional Datum datum = 1;
  // Each group contains annotation for a particular class.
  repeated AnnotationGroup annotation_group = 3;
}

这是一个protobuf2的格式定义，需要使用以下命令通过该文件生成头文件caffe.pb.h和cc文件caffe.pb.cc：

protoc -I=. --cpp_out=./ caffe.proto

３．自有数据集该准备成什么样？

此处以VOC2007数据集为检测任务的例子讲解，LFW数据集为分类任务讲解．

对于分类任务，数据集统一构建一个这样的列表,该表的构建使用过caffe的同鞋应该很熟悉(略有不同的是，文件名和标签中间不是空格，而是\t，这是因为防止标签或者图像文件中包含空格的情况):

/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWAJb7iAAABKohu5Nw109.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWAEbg6AAABC_mxdD8880.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWAUGTdAAAA8wVERrQ677.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWAPJ-lAAABPYAoeuY242.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWARVIWAAABCK2alGs331.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwWAV3R5AAAA5573dko147.png   0  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Fr6WwaAUjQRAAABIkYxqoY008.png   0  
...  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YF-AALG-AAAA-qStI_Q208.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAe1VYAAABN5fz53Y240.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAQo7fAAABVFasXJ4223.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAL00yAAABJdrU4U0508.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAFjTyAAABJVgoCrU242.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAKmMMAAABMd1_pJg240.png   1  
/output/oldFile/1000015_10/wKgB5Vr6YGCAR2FqAAABFCQ7LRY651.png   1

对于VOC2007数据集，构建的列表如下(略有不同的是，文件名和标签中间不是空格，而是\t，这是因为防止标签或者图像文件中包含空格的情况)：


/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/004379.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/004379.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/001488.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/001488.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/004105.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/004105.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/006146.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/006146.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/004295.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/004295.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/001360.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/001360.xml  
/home/test/data/VOC2007/JPEGImages/003468.jpg /home/test/data/VOC2007/Annotations/003468.xml  
．．．

4.数据集转换的流程是怎样的？

数据列表准备好之后，就可以开始分析数据集转换的流程，大体上来说就是对于分类任务，首先初始化一个LMDB和Transaction，然后处理列表中的数据，每一行对应一个Datum，每行包含图片路径和相应的标签，使用OPENCV读取图片为Mat后，将其转换为Datum的格式，并获取图片的宽高通道数，标签等信息，也都保存到Datum中，最后将每行的Datum序列化SerializeToString为string,调用Transaction写入．分类任务智慧使用到caffe.proto中的Datum，对于检测任务区别则在于增加了对xml文件的解析，并保存bbox信息等，同时也会使用到caffe.proto中的AnnotatedDatum和NormalizedBBox．

首先需要构建几个类，其中定义相关的虚函数，这些类定义在文件db.hpp和文件db.cpp中，代码如下，该代码对caffe中的db.cpp和db.hpp有所删减：


#ifndef CAFFE_UTIL_DB_HPP
#define CAFFE_UTIL_DB_HPP
 
#include <string>
 
#include "caffe.pb.h"
 
namespace caffe {
namespace db {
using namespace std;
enum Mode { READ, WRITE, NEW };
 
class Cursor {
 public:
  Cursor() {}
  virtual ~Cursor() {}
  virtual void SeekToFirst() = 0;
  virtual void Next() = 0;
  virtual string key() = 0;
  virtual string value() = 0;
  virtual bool valid() = 0;
};
 
class Transaction {
 public:
  Transaction() {}
  virtual ~Transaction() {}
  virtual void Put(const string& key, const string& value) = 0;
  virtual void Commit() = 0;
};
 
class DB {
 public:
  DB() {}
  virtual ~DB() {}
  virtual void Open(const string& source, Mode mode) = 0;
  virtual void Close() = 0;
  virtual Cursor* NewCursor() = 0;
  virtual Transaction* NewTransaction() = 0;
};
 
DB* GetDB();
 
}  // namespace db
}  // namespace caffe
 
#endif  // CAFFE_UTIL_DB_HPP

db.cpp代码如下，该代码对caffe中的db.cpp和db.hpp有所删减:


#include "db.hpp"
#include "db_lmdb.hpp"
#include "glog/logging.h"
 
#include <string>
 
namespace caffe {
namespace db {
 
DB* GetDB() { return new LMDB(); }
 
}  // namespace db
}  // namespace caffe

基于以上几个类，集合lmdb可以继承出３个主要的类，分别是LMDB，LMDBTransaction以及LMDBCursor，这几个类既可以构成caffe中操作lmdb的主要类，代码保存在db_lmdb.hpp和db_lmdb.cpp中，其中db_lmdb.hpp代码如下，db_lmdb.cpp代码可自行去caffe中查找，这部分代码并未删减：


#ifdef USE_LMDB
#ifndef CAFFE_UTIL_DB_LMDB_HPP
#define CAFFE_UTIL_DB_LMDB_HPP
 
#include <string>
#include <vector>
 
#include "lmdb.h"
 
#include "db.hpp"
 
#include "glog/logging.h"
namespace caffe {
namespace db {
 
inline void MDB_CHECK(int mdb_status) {
  CHECK_EQ(mdb_status, MDB_SUCCESS) << mdb_strerror(mdb_status);
}
 
class LMDBCursor : public Cursor {
 public:
  explicit LMDBCursor(MDB_txn* mdb_txn, MDB_cursor* mdb_cursor)
      : mdb_txn_(mdb_txn), mdb_cursor_(mdb_cursor), valid_(false) {
    SeekToFirst();
  }
  virtual ~LMDBCursor() {
    mdb_cursor_close(mdb_cursor_);
    mdb_txn_abort(mdb_txn_);
  }
  virtual void SeekToFirst() { Seek(MDB_FIRST); }
  virtual void Next() { Seek(MDB_NEXT); }
  virtual string key() {
    return string(static_cast<const char*>(mdb_key_.mv_data), mdb_key_.mv_size);
  }
  virtual string value() {
    return string(static_cast<const char*>(mdb_value_.mv_data),
                  mdb_value_.mv_size);
  }
  virtual bool valid() { return valid_; }
 
 private:
  void Seek(MDB_cursor_op op) {
    int mdb_status = mdb_cursor_get(mdb_cursor_, &mdb_key_, &mdb_value_, op);
    if (mdb_status == MDB_NOTFOUND) {
      valid_ = false;
    } else {
      MDB_CHECK(mdb_status);
      valid_ = true;
    }
  }
 
  MDB_txn* mdb_txn_;
  MDB_cursor* mdb_cursor_;
  MDB_val mdb_key_, mdb_value_;
  bool valid_;
};
 
class LMDBTransaction : public Transaction {
 public:
  explicit LMDBTransaction(MDB_env* mdb_env) : mdb_env_(mdb_env) {}
  virtual void Put(const string& key, const string& value);
  virtual void Commit();
 
 private:
  MDB_env* mdb_env_;
  vector<string> keys, values;
 
  void DoubleMapSize();
 
  // DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(LMDBTransaction);
};
 
class LMDB : public DB {
 public:
  LMDB() : mdb_env_(NULL) {}
  virtual ~LMDB() { Close(); }
  virtual void Open(const string& source, Mode mode);
  virtual void Close() {
    if (mdb_env_ != NULL) {
      mdb_dbi_close(mdb_env_, mdb_dbi_);
      mdb_env_close(mdb_env_);
      mdb_env_ = NULL;
    }
  }
  virtual LMDBCursor* NewCursor();
  virtual LMDBTransaction* NewTransaction();
 
 private:
  MDB_env* mdb_env_;
  MDB_dbi mdb_dbi_;
};
 
}  // namespace db
}  // namespace caffe
 
#endif  // CAFFE_UTIL_DB_LMDB_HPP
#endif  // USE_LMDB

但是，有了类还不行，还需要有一些操作的入口函数，这些路口函数全部定义在io.hpp和io.cpp文件中，其中分类任务主要调用的是ReadImageToDatum函数，检测任务主要调用的是ReadProtoFromTextFile，MapNameToLabel，ReadRichImageToAnnotatedDatum函数．下面对这几个主要的函数进行讲解：

ReadImageToDatum函数将图像和标签均写入Datum中，此处标签假定已经由name转换为了0,1,2,3,4等的int形式．


bool ReadImageToDatum(const string& filename, const int label, const int height,
                      const int width, const int min_dim, const int max_dim,
                      const bool is_color, const std::string& encoding,
                      Datum* datum) {
  cv::Mat cv_img =
      ReadImageToCVMat(filename, height, width, min_dim, max_dim, is_color);
  if (cv_img.data) {
    if (encoding.size()) {
      if ((cv_img.channels() == 3) == is_color && !height && !width &&
          !min_dim && !max_dim && matchExt(filename, encoding)) {
        datum->set_channels(cv_img.channels());
        datum->set_height(cv_img.rows);
        datum->set_width(cv_img.cols);
        return ReadFileToDatum(filename, label, datum);
      }
      EncodeCVMatToDatum(cv_img, encoding, datum);
      datum->set_label(label);
      return true;
    }
    CVMatToDatum(cv_img, datum);
    datum->set_label(label);
    return true;
  } else {
    return false;
  }
}

ReadProtoFromTextFile函数是检测任务读取标签map文件的函数，该map文件格式如下：

item {
  name: "aeroplane"
  label: 0
  display_name: "aeroplane"
}
item {
  name: "bicycle"
  label: 1
  display_name: "bicycle"
}
item {
  name: "bird"
  label: 2
  display_name: "bird"
}
item {
  name: "boat"
  label: 3
  display_name: "boat"
}

该函数定义为：


bool ReadProtoFromTextFile(const char* filename, Message* proto) {
  int fd = open(filename, O_RDONLY);
  CHECK_NE(fd, -1) << "File not found: " << filename;
  FileInputStream* input = new FileInputStream(fd);
  bool success = google::protobuf::TextFormat::Parse(input, proto);
  delete input;
  close(fd);
  return success;
}

MapNameToLabel函数将ＮaReadProtoFromTextFile读取出来的LabelMap转换为一个std::map<string, int>* name_to_label的形式，便于后面的操作：


bool MapNameToLabel(const LabelMap& map, const bool strict_check,
                    std::map<string, int>* name_to_label) {
  // cleanup
  name_to_label->clear();
 
  for (int i = 0; i < map.item_size(); ++i) {
    const string& name = map.item(i).name();
    const int label = map.item(i).label();
    if (strict_check) {
      if (!name_to_label->insert(std::make_pair(name, label)).second) {
        LOG(FATAL) << "There are many duplicates of name: " << name;
        return false;
      }
    } else {
      (*name_to_label)[name] = label;
    }
  }
  return true;
}

ReadRichImageToAnnotatedDatum是检测任务的主要函数，该函数首先调用了ReadImageToDatum函数，之后对不同形式的标注文件进行解析，由于大部分都是xml形式，所以只需要调用ReadXMLToAnnotatedDatum，简化后的函数如下：


bool ReadRichImageToAnnotatedDatum(
    const string& filename, const string& labelfile, const int height,
    const int width, const int min_dim, const int max_dim, const bool is_color,
    const string& encoding, const AnnotatedDatum_AnnotationType type,
    const string& labeltype, const std::map<string, int>& name_to_label,
    AnnotatedDatum* anno_datum) {
  // Read image to datum.
  bool status =
      ReadImageToDatum(filename, -1, height, width, min_dim, max_dim, is_color,
                       encoding, anno_datum->mutable_datum());
  if (status == false) {
    return status;
  }
  anno_datum->clear_annotation_group();
  switch (type) {
    case AnnotatedDatum_AnnotationType_BBOX:
      int ori_height, ori_width;
      GetImageSize(filename, &ori_height, &ori_width);
      if (labeltype == "xml") {
        return ReadXMLToAnnotatedDatum(labelfile, ori_height, ori_width,
                                       name_to_label, anno_datum);
       
      } else {
        LOG(FATAL) << "Unknown label file type.";
        return false;
      }
      break;
    default:
      LOG(FATAL) << "Unknown annotation type.";
      return false;
  }
}

除了以上文件以外，转换代码还会涉及到format.hpp文件，该文件比较单一：


#ifndef CAFFE_UTIL_FORMAT_H_
#define CAFFE_UTIL_FORMAT_H_
 
#include <iomanip>  // NOLINT(readability/streams)
#include <sstream>  // NOLINT(readability/streams)
#include <string>
 
namespace caffe {
 
inline std::string format_int(int n, int numberOfLeadingZeros = 0) {
  std::ostringstream s;
  s << std::setw(numberOfLeadingZeros) << std::setfill('0') << n;
  return s.str();
}
}
 
#endif  // CAFFE_UTIL_FORMAT_H_

如果还需要考虑对文件列表进行打乱，则还需要增加rng.hpp文件，而该文件又涉及到common.cpp和common.hpp，当然你也可以将convert_imageset.cpp中的Shuffle代码注释，那么你只需要这么几个文件就可以编译一个独立的lmdb转换代码：caffe.proto，convert_imageset.cpp，db.cpp db.hpp db_lmdb.cpp db_lmdb.hpp format.hpp io.cpp io.hpp

对于分类任务，convert_imageset.cpp文件中的头可以修改为:


#include <algorithm>
#include <fstream>  // NOLINT(readability/streams)
#include <string>
#include <utility>
#include <vector>
 
#include "boost/scoped_ptr.hpp"
#include "gflags/gflags.h"
#include "glog/logging.h"
 
#include "caffe.pb.h"
#include "db.hpp"
#include "format.hpp"
#include "io.hpp"
 
using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)
using std::pair;
using boost::scoped_ptr;

对于检测任务，convert_annoset.cpp文件中的头可以修改为：


#include <algorithm>
#include <fstream>  // NOLINT(readability/streams)
#include <map>
#include <string>
#include <utility>
#include <vector>
 
#include "boost/scoped_ptr.hpp"
#include "boost/variant.hpp"
#include "gflags/gflags.h"
#include "glog/logging.h"
 
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include "caffe.pb.h"
#include "db.hpp"
#include "format.hpp"
#include "io.hpp"
using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)
using std::pair;
using boost::scoped_ptr;

Makefile文件如下,运行make，一个独立的lmdb转换程序就产生了：

all:
	rm -rf caffe.pb*
	/usr/local/protobuf/bin/protoc -I=. --cpp_out=./ caffe.proto
	g++ -g --std=c++11 -DUSE_LMDB -DUSE_OPENCV -o convert_annoset convert_annoset.cpp caffe.pb.cc db.cpp db_lmdb.cpp io.cpp format.hpp -I/usr/local/opencv2/include -L/usr/local/opencv2/lib -L. -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -I. -I/usr/local/protobuf/include/ -L/usr/local/protobuf/lib -lprotobuf -lglog -lgflags -lpthread -lboost_system -lboost_filesystem -llmdb
	g++ -g --std=c++11 -DUSE_LMDB -DUSE_OPENCV -o convert_imageset convert_imageset.cpp caffe.pb.cc db.cpp db_lmdb.cpp io.cpp format.hpp -I/usr/local/opencv2/include -L/usr/local/opencv2/lib -L. -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -I. -I/usr/local/protobuf/include/ -L/usr/local/protobuf/lib -lprotobuf -lglog -lgflags -lpthread -lboost_system -lboost_filesystem -llmdb

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