ImageNet数据集和cifar，mnist数据集最大的不同，就是数据量特别大；单张图片尺寸大，训练样本个数多；面对如此大的数据集，在转换成lmdb文件时；使用了很多新的类型对象。
1，动态扩容的数组“vector”，动态地添加新元素
2，pair类型数据对，用于存储成对的对象，例如存储文件名和对应标签
3，利用opencv中的图像处理函数，来读取和处理大尺寸图像
一：程序开始
由于要向imageNet数据集中设置resize和是否乱序等参数，所以本文使用gflags命令行解析工具；在Create.sh文件中，调用convert_imageset.bin语句为：
<pre name="code" class="cpp">GLOG_logtostderr=1$TOOLS/convert_imageset \–resize_height=$RESIZE_HEIGHT \–resize_width=$RESIZE_WIDTH \–shuffle \$TRAIN_DATA_ROOT \ 图像数据集存放的根目录$DATA/train.txt \图像的ID和对应的分类标签数字$EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb lmdb文件保存的路径
由于train.txt文件太大，电脑打不开，故打开val.txt一窥之；val.txt中的某个数据为：
65ILSVRC2012_val_00000002.JPEG ，65应该是对应的标签，后面的是图像的编号id。
二：数据转换流程图
1引入必要的头文件和命名空间
#include<algorithm>//输出数组的内容、对数组进行升幂排序、反转数组内容、复制数组内容等操作，#include <fstream> // NOLINT(readability/streams)#include <string>#include<utility>//utility头文件定义了一个pair类型,pair类型用于存储一对数据#include<vector>//会自动扩展容量的数组#include "boost/scoped_ptr.hpp"//智能指针头文件#include "gflags/gflags.h"#include "glog/logging.h"#include"caffe/proto/caffe.pb.h"#include "caffe/util/db.hpp" //引入包装好的lmdb操作函数#include "caffe/util/io.hpp" //引入opencv中的图像操作函数#include "caffe/util/rng.hpp"头文件和convert_cifar_data.cpp的区别：
1，引入gflags命令行解析工具；
2，引入utility头文件，里面提供了数组洗牌等操作
using namespace caffe; // NOLINT(build/namespaces)using std::pair;using boost::scoped_ptr;命名空间区别：
1，引入全部caffe命名空间
2，引入pair对命名空间
2 gflags宏定义参数
//通过gflags宏定义一些程序的参数变量
DEFINE_bool(gray, false,"When thisoption is on, treat images as grayscale ones");//是否为灰度图片DEFINE_bool(shuffle, false,"Randomlyshuffle the order of images and their labels");//定义洗牌变量，是否随机打乱数据集的顺序DEFINE_string(backend, "lmdb","The backend {lmdb, leveldb} for storing the result");//默认转换的数据类型DEFINE_int32(resize_width, 0, "Width images areresized to");//定义resize的尺寸，默认为0，不转换尺寸DEFINE_int32(resize_height, 0, "Height imagesare resized to");DEFINE_bool(check_size, false,"When this optionis on, check that all the datum have the samesize");DEFINE_bool(encoded, false,"When this option ison, the encoded image will be save in datum");//用于转换数据格式的DEFINE_string(encode_type, "","Optional:What type should we encode the image as ('png','jpg',…).");//要转换的数据格式
3 main（）函数
没有想cifar和mnist的main函数，通过调用convert_data()函数来转换数据，而是直接在main函数内完成了所有数据转换代码。
3.1 通过gflags宏定义接收命令行中传入的参数
const boolis_color = !FLAGS_gray; //通过gflags把宏定义变量的值，赋值给常值变量 const boolcheck_size = FLAGS_check_size; //检查图像的size const boolencoded = FLAGS_encoded;//是否编译（转换）图像格式 const stringencode_type = FLAGS_encode_type;//要编译的图像格式3.2读取源数据
3.2.1创建读取对象变量
std::ifstream infile(argv[2]);//创建指向train.txt文件的文件读入流
std::vector<std::pair<std::string, int> > lines;//定义向量变量，向量中每个元素为一个pair对，pair对有两个成员变量，一个为string类型，一个为int类型；其中string类型用于存储文件名，int类型，感觉用于存数对应类别的id
如val.txt中前几个字符为“ILSVRC2012_val_00000001.JPEG65ILSVRC2012_val_00000002.JPEG”；感觉这个string= ILSVRC2012_val_00000001.JPEG int=65
std::stringfilename;
int label;
3.2.2 读取数据
//下面一条while语句是把train.txt文件中存放的所有文件名和标签，都存放到vextor类型变量lines中；lines中存放图片的名字和对应的标签，不存储真正的图片数据
while (infile>> filename >> label) {lines.push_back(std::make_pair(filename, label));//make_pair是pair模板中定义的给pair对象赋值的函数，push_back（）函数是vector对象的一个成员函数，用来在末端添加新元素}
3.3判断是否进行洗牌操作
if(FLAGS_shuffle) {// randomlyshuffle dataLOG(INFO)<< "Shuffling data";<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">//洗牌函数，使用随机生成器g对元素[first,last)容器内部元素进行随机排列</span>
shuffle(lines.begin(), lines.end());//vector.begin() – 回传一个Iterator迭代器，它指向 vector 第一个元素。}
3.4以智能指针的方式创建db::DB类型的对象 db
每一件事都要用多方面的角度来看它
