python生成lmdb格式文件及读取

2024-07-17 04:00| 来源: 网络整理| 查看: 265

一.lmdb介绍

1.LMDB 的基本函数

二.图片数据示例

参考

一.lmdb介绍

LMDB全称Lightning Memory-Mapped Database,是内存映射型数据库，这意味着它返回指向键和值的内存地址的指针，而不需要像大多数其他数据库那样复制内存中的任何内容，使用内存映射文件，可以提供更好的输入/输出性能，对于神经网络的的大型数据集可以将其存储到LMDB中

LMDB属于key-value数据库，而不是关系型数据库( 比如 MySQL )，LMDB提供 key-value 存储，其中每个键值对都是我们数据集中的一个样本。LMDB的主要作用是提供数据管理，可以将各种各样的原始数据转换为统一的key-value存储。

LMDB不仅可以用来存放训练和测试用的数据集，还可以存放神经网络提取出的特征数据。如果数据的结构很简单，就是大量的矩阵和向量，而且数据之间没有什么关联，数据内没有复杂的对象结构，那么就可以选择LMDB这个简单的数据库来存放数据。

用LMDB数据库来存放图像数据，而不是直接读取原始图像数据的原因：

数据类型多种多样，比如：二进制文件、文本文件、编码后的图像文件jpeg、png等，不可能用一套代码实现所有类型的输入数据读取，因此通过LMDB数据库，转换为统一数据格式可以简化数据读取层的实现。lmdb具有极高的存取速度，大大减少了系统访问大量小文件时的磁盘IO的时间开销。LMDB将整个数据集都放在一个文件里，避免了文件系统寻址的开销，你的存储介质有多快，就能访问多快，不会因为文件多而导致时间长。LMDB使用了内存映射的方式访问文件，这使得文件内寻址的开销大幅度降低。 1.LMDB 的基本函数 env = lmdb.open()：创建 lmdb 环境txn = env.begin()：建立事务txn.put(key, value)：进行插入和修改txn.delete(key)：进行删除txn.get(key)：通过查询valuetxn.cursor()：整个db进行遍历txn.commit()：提交更改

创建一个 lmdb 环境：

# 安装：pip install lmdb import lmdb env = lmdb.open(lmdb_path, map_size=1099511627776)

lmdb_path 指定存放生成的lmdb数据库的文件夹路径，如果没有该文件夹则自动创建。

map_size 指定创建的新数据库所需磁盘空间的最小值，1099511627776B＝１T。可以在这里进行存储单位换算。

会在指定路径下创建 data.mdb 和 lock.mdb 两个文件，一是个数据文件，一个是锁文件。

修改数据库内容：

txn = env.begin(write=True) # insert/modify txn.put(str(1).encode(), "Alice".encode()) txn.put(str(2).encode(), "Bob".encode()) # delete txn.delete(str(1).encode()) txn.commit()

先创建一个事务(transaction) 对象 txn，所有的操作都必须经过这个事务对象。因为我们要对数据库进行写入操作，所以将 write 参数置为 True，默认其为 False。

使用 .put(key, value) 对数据库进行插入和修改操作，传入的参数为键值对。

值得注意的是，需要在键值字符串后加 .encode() 改变其编码格式，将 str 转换为 bytes 格式，否则会报该错误：TypeError: Won't implicitly convert Unicode to bytes; use .encode()。在后面使用 .decode() 对其进行解码得到原数据。

使用 .delete(key) 删除指定键值对。

对LMDB的读写操作在事务中执行，需要使用 commit 方法提交待处理的事务,如果不提交存在数据保存不成功的情况。

查询数据库内容：

txn = env.begin() print(txn.get(str(2).encode())) for key, value in txn.cursor(): print(key, value) env.close()

每次 commit() 之后都要用 env.begin() 更新 txn（得到最新的lmdb数据库）。

使用 .get(key) 查询数据库中的单条记录。

使用 .cursor() 遍历数据库中的所有记录，其返回一个可迭代对象，相当于关系数据库中的游标，每读取一次，游标下移一位。

也可以想文件一样使用 with 语法：

with env.begin() as txn: print(txn.get(str(2).encode())) for key, value in txn.cursor(): print(key, value)

完整的demo如下：

import lmdb import os, sys def initialize(): env = lmdb.open("lmdb_dir") return env def insert(env, sid, name): txn = env.begin(write=True) txn.put(str(sid).encode(), name.encode()) txn.commit() def delete(env, sid): txn = env.begin(write=True) txn.delete(str(sid).encode()) txn.commit() def update(env, sid, name): txn = env.begin(write=True) txn.put(str(sid).encode(), name.encode()) txn.commit() def search(env, sid): txn = env.begin() name = txn.get(str(sid).encode()) return name def display(env): txn = env.begin() cur = txn.cursor() for key, value in cur: print(key, value) env = initialize() print("Insert 3 records.") insert(env, 1, "Alice") insert(env, 2, "Bob") insert(env, 3, "Peter") display(env) print("Delete the record where sid = 1.") delete(env, 1) display(env) print("Update the record where sid = 3.") update(env, 3, "Mark") display(env) print("Get the name of student whose sid = 3.") name = search(env, 3) print(name) # 最后需要关闭关闭lmdb数据库 env.close() # 执行系统命令 os.system("rm -r lmdb_dir") 二.图片数据示例

在图像深度学习训练中我们一般都会把大量原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练。因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化。

将图片和对应的文本标签存放到lmdb数据库：

import lmdb image_path = './cat.jpg' label = 'cat' env = lmdb.open('lmdb_dir') cache = {} # 存储键值对 with open(image_path, 'rb') as f: # 读取图像文件的二进制格式数据 image_bin = f.read() # 用两个键值对表示一个数据样本 cache['image_000'] = image_bin cache['label_000'] = label txn = env.begin(write=True) for k, v in cache.items(): if isinstance(v, bytes): # 图片类型为bytes txn.put(k.encode(), v) else: # 标签类型为str, 转为bytes txn.put(k.encode(), v.encode()) # 编码 txn.commit() env.close()

这里需要获取图像文件的二进制格式数据，然后用两个键值对保存一个数据样本，即分开保存图片和其标签。

然后分别将图像和标签写入到lmdb数据库中，和上面例子一样都需要将键值转换为 bytes 格式。因为此处读取的图片格式本身就为 bytes，所以不需要转换，标签格式为 str，写入数据库之前需要先进行编码将其转换为 bytes。

从lmdb数据库中读取图片数据：

import cv2 import lmdb import numpy as np env = lmdb.open('lmdb_dir') with env.begin(write=False) as txn: # 获取图像数据 image_bin = txn.get('image_000'.encode()) label = txn.get('label_000'.encode()).decode() # 解码 # 将二进制文件转为十进制文件（一维数组） image_buf = np.frombuffer(image_bin, dtype=np.uint8) # 将数据转换(解码)成图像格式 # cv2.IMREAD_GRAYSCALE为灰度图，cv2.IMREAD_COLOR为彩色图 img = cv2.imdecode(image_buf, cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0)

先通过 lmdb.open() 获取之前创建的lmdb数据库。

这里通过键得到图片和其标签，因为写入数据库之前进行了编码，所以这里需要先解码。

标签通过 .decode() 进行解码重新得到字符串格式。读取到的图片数据为二进制格式，所以先使用 np.frombuffer() 将其转换为十进制格式的文件，这是一维数组。然后可以使用 cv2.imdecode() 将其转换为灰度图（二维数组）或者彩色图（三维数组）。

个人感觉和字典的有些相似之处

三.参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70359311

https://lmdb.readthedocs.io/en/release/#environment-class

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