Quelles sont les trois façons de stocker et d’accéder aux images Python ?

Avant-propos

ImageNet est une base de données d'images publique bien connue utilisée pour former des modèles pour des tâches telles que la classification, la détection et la segmentation d'objets. Elle contient plus de 14 millions d'images.

Lors du traitement de données d'image en Python, par exemple, l'application d'algorithmes tels que le réseau neuronal convolutif (également appelé CNN) peut traiter un grand nombre d'ensembles de données d'image. Ici, vous devez apprendre à stocker et lire des données de la manière la plus simple.

Il devrait y avoir une manière quantitative de comparer le traitement des données d'image, le temps qu'il faudra pour lire et écrire des fichiers et la quantité de mémoire disque qui sera utilisée.

Utilisez différentes méthodes pour traiter et résoudre les problèmes de stockage d'images et d'optimisation des performances.

Préparation des données

Un ensemble de données avec lequel jouer

L'ensemble de données d'images que nous connaissons, CIFAR-10, se compose de 60 000 images couleur de 32 x 32 pixels appartenant à différentes catégories d'objets, telles que les chiens, les chats et les avions. Le CIFAR n’est pas un très grand ensemble de données relativement parlant, mais l’utilisation de l’ensemble de données TinyImages nécessiterait environ 400 Go d’espace disque libre.

L'adresse de téléchargement de l'ensemble de données utilisée par le code dans l'article est l'ensemble de données CIFAR-10.

Ces données sont sérialisées et enregistrées par lots à l'aide de cPickle. Le module pickle peut sérialiser n'importe quel objet en Python sans nécessiter de code ou de conversion supplémentaire. Cependant, le traitement de grandes quantités de données peut présenter des risques de sécurité qui ne peuvent être évalués.

Les images sont chargées dans des tableaux NumPy

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)}")

Paramètres pour le stockage des images

Installez la bibliothèque tierce Pillow pour le traitement des images.

pip install Pillow

LMDB

"Lightning Memory Mapped Database" (LMDB) est également connue sous le nom de "Lightning Database" en raison de sa vitesse et de son utilisation de fichiers mappés en mémoire. Il s'agit d'un magasin clé-valeur, pas d'une base de données relationnelle.

Installez la bibliothèque tierce lmdb pour le traitement des images.

pip install lmdb

HDF5

HDF5 signifie Hierarchical Data Format, un format de fichier appelé HDF4 ou HDF5. Ce format de données scientifiques portable et compact provient du National Center for Supercomputing Applications.

Installez la bibliothèque tierce h6py pour le traitement des images.

pip install h6py

Stockage d'une seule image

3 façons différentes d'effectuer des opérations de lecture de données

from pathlib import Path

disk_dir = Path("data/disk/")
lmdb_dir = Path("data/lmdb/")
hdf5_dir = Path("data/hdf5/")

Les données chargées en même temps peuvent être créées et enregistrées séparément dans des dossiers

disk_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
lmdb_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
hdf5_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

Stockées sur le disque

Utilisez Pillow pour terminer la saisie en un seul image image , en mémoire sous forme de tableau NumPy, et nommée avec l'ID d'image unique image_id.

Image unique enregistrée sur le disque

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])

Store sur LMDB

LMDB est un système de stockage de paires clé-valeur où chaque entrée est enregistrée sous forme de tableau d'octets, la clé sera l'identifiant unique de chaque image et la valeur sera l'image lui-même.

Les clés et les valeurs doivent être des chaînes. Une utilisation courante consiste à sérialiser la valeur dans une chaîne, puis à la désérialiser lors de sa relecture.

La taille de l'image utilisée pour la reconstruction. Certains ensembles de données peuvent contenir des images de différentes tailles et cette méthode sera utilisée.

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)

Image unique enregistrée dans 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()

Stockage HDF5

Un fichier HDF5 peut contenir plusieurs ensembles de données. Deux ensembles de données peuvent être créés, un pour les images et un pour les métadonnées.

import h6py

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 = h6py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h6", "w")

    # 在文件中创建数据集
    dataset = file.create_dataset(
        "image", np.shape(image), h6py.h6t.STD_U8BE, data=image
    )
    meta_set = file.create_dataset(
        "meta", np.shape(label), h6py.h6t.STD_U8BE, data=label
    )
    file.close()

Comparaison de stockage

Placez les trois fonctions qui enregistrent une seule image dans un dictionnaire.

_store_single_funcs = dict(
    disk=store_single_disk, 
    lmdb=store_single_lmdb, 
    hdf5=store_single_hdf5
)

Stockez la première image dans CIFAR et ses balises correspondantes de trois manières différentes.

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}")

Jetons un coup d'œil à la comparaison.

Méthode de stockage	Durée de stockage	Utilisation de la mémoire
Disque	2,1 ms	8 K
LMDB	1,7 ms	32K
HDF5	8,1 ms	8 K

Stockage de plusieurs images

Semblable à la méthode de stockage d'image unique, modifiez le code pour stocker plusieurs données d'image.

Code de réglage d'images multiples

Enregistrer plusieurs images sous forme de fichiers .png peut être considéré comme appelant la méthode store_single_method() plusieurs fois. Cette approche n'est pas possible avec LMDB ou HDF5 car chaque image existe dans un fichier de base de données différent.

Stocker un ensemble d'images sur le disque

 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])

Stocker un ensemble d'images sur 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()

Stocker un ensemble d'images sur 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 = h6py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h6", "w")

    # 在文件中创建数据集
    dataset = file.create_dataset(
        "images", np.shape(images), h6py.h6t.STD_U8BE, data=images
    )
    meta_set = file.create_dataset(
        "meta", np.shape(labels), h6py.h6t.STD_U8BE, data=labels
    )
    file.close()

Préparer la comparaison des ensembles de données

Utiliser 100 000 images pour les tests

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))

Créer un calcul pour la comparaison

_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 Afficher un seul tracé avec plusieurs ensembles de données et légendes correspondantes

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,
)

Lecture d'une seule image

Lecture à partir du disque

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

Lecture à partir de LMDB

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

Lecture à partir de HDF5

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 = h6py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h6", "r+")

    image = np.array(file["/image"]).astype("uint8")
    label = int(np.array(file["/meta"]).astype("uint8"))

    return image, label

Méthode de lecture comparaison

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}")

Méthode de stockage	Durée de stockage
Disque	1,7 ms
LMDB	4,4 ms
HDF5	2,3 ms

多个图像的读取

可以将多个图像保存为.png文件，这等价于多次调用 read_single_method()。这并不适用于 LMDB 或 HDF5，因为每个图像都储存在不同的数据库文件中。

多图像调整代码

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 = h6py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h6", "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
)

准备数据集对比

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}")

读写操作综合比较

数据对比

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，包括操作系统，更重要的是存储的数据大小。

并行操作

通常对于大的数据集，可以通过并行化来加速操作。 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。可通过使用不同的图像名称，实现从多个线程读取多个图像，或一次性写入多个文件。

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。

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!