MonoSLAM的MatlabCode离线数据处理

      由于论文需要，要做一个对比实验，所以就想到这个篇最经典的论文。但从Andrew Davsion下载了matlab的源码。大概看了一下源码，可以运行demo，看到效果。我想跑我现在对比试验的数据集，所以就不得不把自己离线的视频转换为和sequences里的文件相同的属性的图像序列，为.pgm文件，width=320，height=240。图像的尺寸还好理解，但是当看到.pgm后缀的文件就有点晕了。大概查了一下.pgm文件。它是便携式灰度图像格式，在黑白超声图像经常使用。有两种类型p2和p5类型，由文件头和数据两部分构成。所以根据需求就写了一个opencv小程序实现离线视频序列转化为.pgm离散的图像序列。如下：

/--------------------------------------------------------------
//描述：特征法提取关键帧
//IDE:VS2010
//Opencv版本：OPENCV2.4.9
//DATE:20151018
//AUTHOR:create by hu
//--------------------------------------------------------------
 #include  
 #include
 #include
 #include
 #include
  
 using namespace std;
 using namespace cv;
  
 //第一个函数：缩放处理函数       
IplImage*doPyrDown(IplImage*in,int filter=IPL_GAUSSIAN_5x5){
            assert(in->width%2==0 && in->height%2==0);//确认长宽像素是偶数（否则无法缩放一半）
            IplImage* out=cvCreateImage(
                cvSize(in->width/2,in->height/2),
                in->depth,
                in->nChannels
                );//创建新图像，长宽各一半，同深度，同通道数
            cvPyrDown(in,out);
            return(out);
        };


 int main()
  {
      CvCapture *capture;
     capture = cvCreateFileCapture("test3.avi");      
assert(capture!=NULL);


      IplImage *frame;
 IplImage *out;
      cvNamedWindow("Image",1);
 
      int n = 1,m = 412; 
      char *cstr=new char[20];
 
      while(m--)
      {
         frame = cvQueryFrame(capture);

out = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height),frame->depth,1);
cvCvtColor(frame,out,CV_BGR2GRAY);
out = doPyrDown( out );
         if(!out)
         break;    
         sprintf(cstr, "%s%d%s", "tutu\\image", n++, ".pgm"); 
         cvShowImage("Image",out);
          cvSaveImage(cstr,out);   
         /*if(cvWaitKey(66)>=0)
                 break;*/
    }
        cvReleaseCapture(&capture);
        //cvReleaseImage(&frame);
        cvDestroyWindow("Image");
         return 0; 
 }

结果如下图所示：