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问题1： 语义分割的groundtruth是一个灰度图片，如何把它作为label来用？**

1）可制作两个lmdb文件，一个Data项是原始图像，Label可为0，另一个Data项为分割后的标注图像，Label为0。使用中caffe是支持多个lmdb输入的。
2）将原始图像(如3通道)，标注图像(1通道)，合在一起成4通道，然后写在一个lmdb中，然后导入后使用Slice层将其切开。这种方法就不能直接使用现有的convert_imageset来转换了，可参考其实现自己写一下。

这个问题没有彻底解决，对image 和label 生成两个lmdb，我没有找到如何使用的方法，待后续了。。。

问题2：如何批量把.jpg 转化为 .png 或者其他格式？

使用imagemagic 即可解决：用linux脚本处理

for file in *.png    do convert $file ${file%%.*}.jpg
done

解释一下${file%%.*}的用法：${name%%word} 从name的尾部开始删除与word匹配的最长部分，然后返回剩余部分
当然也可以写成一行：for file in *.png; do convert $file ${file%%.*}.jpg;done

问题3：如何批量修改图片大小？

方法类似于问题2
1.保持比例缩放

for  file in *.jpg    do convert -resize 600x600   ${file}   ${file}
done

2.不保持比例缩放：

for  file in *.jpg    do convert -resize 600x600！   ${file}   ${file}
done

问题4 ：如何生成groundtruth 图片？

1)  安装 labelme （https://github.com/wkentaro/labelme）

//Ubuntu 14.04 / Ubuntu 16.04// Python2
//sudo apt-get install python-qt4  # PyQt4sudo apt-get install python-pyqt5  # PyQt5sudo pip install labelme
// Python3sudo apt-get install python3-pyqt5  # PyQt5sudo pip3 install labelme

2） labelme 标注，保存生成.json 文件

3）生成dataset 文件夹：

labelme_json_to_dataset 你的路径/你的json文件名.json //这里的文件名根据自己的实际情况更改

即可得到一个文件夹，有四个文件，*.png, info.yaml , label.png, label_viz.png。 其中label.png即是我们要的label_data.

这是一个bug：lableme 标注的图片，标签与颜色不一致，如下图，没有找到解决办法，有办法的同学请私信我：

把彩色图片转化为灰度图：convert image.jpg -colorspace Gray image-bw.jpg

先写到这里。。。

原文出处