caffe用matlab提特徵和python提特徵值不同？重要的地方要注意！看“後篇”理解處__python

前篇：自己的歪曲理解

前段時間用matlab提特徵，畢竟我是小白，matlab對我來講是最容易編程的了（雖然，大牛的變成結構很好，我的就只能浪費時間複雜度了，唉～～～），但是效果還是可以的。

最近需要用python來改寫代碼，從昨天白天到今天上午，我用python提出來的特徵竟然和matlab不一樣。。。。天哪。。。。怎麼可能呢。同樣的結構，同樣的參數，同樣的圖片，怎麼可能不一樣呢。

後來，我仔細對比了兩個代碼，發現了下面兩點需要特別注意的地方。

1. 注意，python中
transformer=caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
這句話中圖片的大小是（160，160，3）
之後transformer.set_transpose('data', (2,0,1))中圖片的大小變為（3，160，160）
而transformer.set_mean('data', np.load(meanFile))中，mean檔案的大小是（3，160，160），所以為了遷就mean檔案的維數，故意將data維數變換了一下。
但是，進caffe，維數要變成（160，160，3）啊，（好麻煩，但是大神肯定有好方法，我不知道，希望各位指點我～～～在這裡，xinyu謝過大家了～～～），所以，又加了一句transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))。這裡為什麼是（2，1，0），而不是（1，2，0），是因為要和我的matlab匹配，我的matlab裡是height*width*3的，所以這裡就是這樣的。這個大家提特徵的時候也要注意。
2. 特大注意。
matlab裡匯入圖片的時候是（0，255）的是把，但是。python匯入caffe裡的可不是哦。caffe.io.load_image(image)這句話中，caffe匯入的圖片是（0，1）的。
我天，我這一晚上加一上午，就發現了這一個問題，天哪。。。
是的，如果你想要和你的matlab一樣的結果，那麼，你的這裡要寫成caffe.io.load_image(image)*255。

經過折騰，終於一樣了。。。
這很重要，大家一定要留意了。

總結：
1 維數問題
2 caffe輸入圖片問題

後篇：網友的好心協助

以為自己特別有理的時候，出現了一位網上的朋友（csdn號：nusit_305，太感謝他了），告訴我我的理解是錯誤的，來自於我對python庫理解的不深刻，以及caffe python介面理解不深刻。誤導大家了。著實不好意思。

下面是正確解釋：

（1）python內建的映像庫讀入的映像是H*W*C維度順序，caffe是使用opencv，讀入的映像是C*H*W維度順序，io.set_transpose()功能是實現H*W*C轉換為C*H*W，這樣就統一成N*C*H*W的blob中資料格式。
（2）讀取的映像正常是RGB通道儲存，使用io.set_channel_swap()是將RGB轉換成BGR通道順序。
（3）不是caffe匯入的圖片是（0，1），原因是python介面使用的matplotlib庫，這個庫載入的圖片數值是[0,1],可以使用介面函數set_raw_scale（‘data’,255）實現[0,1]–>[0,255].