一、LMDB 介绍：lmdb 数据库
LMDB 全称为 Lightning Memory-Mapped Database，就是非常快的内存映射型数据库，LMDB使用内存映射文件，可以提供更好的输入/输出性能，对于用于神经网络的大型数据集( 比如 ImageNet )，可以将其存储在 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效率高的一个关键原因是它是基于内存映射的，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。
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。
LMDB的文件结构很简单，一个文件夹，里面是一个数据文件和一个锁文件。数据随意复制，随意传输。它的访问简单，不需要单独的数据管理进程。只要在访问代码里引用LMDB库，访问时给文件路径即可。
二、LMDB python 基本操作：LMDB 的基本函数
import lmdb
#打开数据库
env = lmdb.open('E:/Data/data_lmdb_release/validation')
#建立事务
txn = env.begin()
#查询数据库
print(txn.get(('num-samples').encode()))
#遍历
# for key, value in txn.cursor():
# print(str(key).encode())
#关闭数据库
env.close()三、数据集转lmdb：https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark
该github工程下的create_lmdb_dataset.py文件即可实现。
（1）输入：图片和标注文件，标注文件的格式为：图片名称 标注内容。
（2）输出：1）image-xxxxx：图片数据，二进制格式；2）label-xxxxx：label Byte格式；3）num_samples：样本数量，Byte格式。
（3）Byte格式数据转为字符串：byte_str.decode()。
（4）二进制图片转RGB：
image = (txn.get(('image-000000001').encode()))
print(image)
img = Image.open(io.BytesIO(image)).convert('RGB') #.convert('L') 灰度图
#img = Image.open(six.BytesIO(image)).convert('RGB') #.convert('L') 灰度图
print(img)
print(np.array(img).shape)
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