caffe2学习笔记一：图像预处理

Facebook的caffe2是caffe的升级版，相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace，基本数据结构blob和net保持不变。

关于caffe2的教程，英语好的人可以看官方教程，英语不好的朋友可以看caffe2教程入门（python版），也是基于官方教程整理出来的，整理的也比较好。下面是我对“caffe2教程入门”中未详细介绍的Image Pre-Processing的一些总结，目的是巩固所学，方便日后回顾。

Caffe2图像预处理阶段主要用到的python库是skimage。

1 颜色通道顺序问题 RGB to BGR

由于caffe底层的图像处理是基于OpenCV的，所以其使用的颜色通道顺序与OpenCV一样都是BGR(Blue-Green-Red)，而日常生活中的图片颜色通道顺序是RGB，这一点要注意。在Python中，将RGB顺序的图像转成BGR顺序，只要调整channel dimension的各颜色通道顺序即可。

img = skimage.img_as_float(skimage.io.imread(IMAGE_LOCATION)).astype(np.float32)
imgBGR = img[:, :, (2, 1, 0)] # 0，1，2分别代表R,G,B

2 图像数组维度顺序 HWC to CHW

H指高度(height,图像垂直边长)，W指宽度（width,图像水平边长），C指颜色通道(channel)。
对于CPU处理而言，顺序一般是HWC，但对于GPU处理而言，这个顺序需要是CHW（由于cuDNN的原因，貌似这样的顺序能处理得更快）。而caffe2倾向使用CHW的顺序。在Python中，将HWC顺序的图像转换成CWH顺序，可以使用numpy的swapaxes()函数。

img = skimage.img_as_float(skimage.io.imread(IMAGE_LOCATION)).astype(np.float32) # 一般图像img是HWC顺序
imgCHW = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1) # 先W和C互换维度，再将H和C互换维度

3 旋转和镜像

旋转：
e.g imgRotated = np.rot90(img) # 逆时针旋转90度
镜像：
e.g imgMirror = np.fliplr(img) # 左右镜像翻转

4 缩放Resizing

Caffe2中能处理的图像应该是正方形的，且应该缩放到标准的尺寸（通常比图像原始尺寸要小）。主要有两种缩放方式：强行缩放到标准尺寸(Sizing)和等比例缩放(Rescaling)再Crop到标准尺寸。

Sizing简单，但会对非方形的原始图像造成一定程度的形变。
e.g img224 = skimage.transform.resize(img,(224,224))

Rescaling要根据原始图像的宽高比和短边去计算rescale后的图像宽高。
假定原始图像的宽高比ratio=W0/H0

高为短边：如风光图片(wide image)，以高为基准rescale。即选定rescale后的高H1，按W1=ratio*H1计算宽
宽为短边：如肖像图片(tall image)，以宽为基准rescale。即选定rescale后的宽，按H1=W1/ratio计算高
总结来说，就是以缩放后的短边为基准，利用宽高比计算缩放后的另一条边。下面是相关计算的代码段：

aspect = img.shape[1]/float(img.shape[0])
print("Orginal aspect ratio: " + str(aspect))
if(aspect>1):# landscape orientation - wide imageres = int(aspect * input_height)imgScaled = skimage.transform.resize(img, (input_height, res))
if(aspect<1):# portrait orientation - tall imageres = int(input_width/aspect)imgScaled = skimage.transform.resize(img, (res, input_width))
if(aspect == 1):imgScaled = skimage.transform.resize(img, (input_height, input_width))

注：有时需要放大（上采样upscaling）图像，也可以使用skimage.trasform.resize()，resize函数会默认使用双线性插值填充像素，但要注意图像数组维度顺序是平常的HWC顺序的，因为resize函数默认只对图像前两维度操作。

5 裁剪Cropping

经常使用的是中心裁剪，有三种裁剪策略：

直接对原图进行中心裁剪
将原图缩放成正方形后再进行中心裁剪
将原图等比例缩放后再进行中心裁剪

中心裁剪的函数代码如下：

def crop_center(img,cropx,cropy):y,x,c = img.shapestartx = x//2-(cropx//2) # '//'在python2中表示floor除法starty = y//2-(cropy//2)    return img[starty:starty+cropy,startx:startx+cropx]

三种裁剪策略的效果图如下：

6 Batch项

添加Batch项一般是caffe2图像预处理的最后一步，在经过前面RGB->BGR,几何变换（旋转、镜像、缩放、裁剪等）以及HWC->CHW后，还需要在CHW前添加一个第四维N以跟踪图像样本数量（即batchsize），所以最终送入caffe的图像格式为(N,C,H,W)，其中颜色通道C的顺序是BGR。

参考资料：
1. caffe2 tutorials: Image Loading and Processing