CVPR:A Two-point Method for PTZ Camera Calibration in Sports的C++程序分析（2）

CVPR:A Two-point Method for PTZ Camera Calibration in Sports的C++程序分析（2）

首先声明一些变量，

    const char * model_file = "/Users/jimmy/Desktop/BTDT_ptz_soccer/model/seq2_model.txt";
    const char * ptz_feature_folder = "/Users/jimmy/Desktop/BTDT_ptz_soccer/soccer_data/train_data/seq1_ptz_sift_inlier/*.mat";
    const int max_check =  8;
    const double reprojection_error_threshold = 2.0;
    const double distance_threshold = 0.2;
    const int sample_number = 32;
    const char * save_file = "result.mat";

其中，model_file指txt文件seq2_model的存放路径，该文档记录了随机森林的训练结果。ptz_feature_folder指用来做预测的图片的存放路径。然后加载随机森林模型model。

    BTDTRegressor model;
    bool is_read = model.load(model_file);
    assert(is_read);
    
    if (maxTreeNum == -1) {
        maxTreeNum = model.treeNum();
    }
    printf("use %d trees in the test\n", maxTreeNum);

做初始化操作，把用来做预测的图片路径存放到vector型的feature_files中。MatrixXd型变量gt_ptz_all指测试集所有图像对应的Pan，Tilt，focal的真值，而MatrixXd型变量estimated_ptz_all指测试集所有图像对应的Pan，Tilt，focal的估计值。最后我们要计算真值和估计值之间的偏差。

    // read testing examples
    vector feature_files;
    CvxUtil::readFilenames(ptz_feature_folder, feature_files);
    
    Eigen::Vector2d pp(1280.0/2.0, 720.0/2.0);
    ptz_pose_opt::PTZPreemptiveRANSACParameter param;
    param.reprojection_error_threshold_ = reprojection_error_threshold;
    param.sample_number_ = sample_number;
    printf("principal point is fixed at %lf %lf\n", pp.x(), pp.y());
    printf("inlier reprojection error is %lf pixels\n", param.reprojection_error_threshold_);
    
    Eigen::MatrixXd gt_ptz_all(feature_files.size(), 3);
    Eigen::MatrixXd estimated_ptz_all(feature_files.size(), 3);

接下来进入一个循环，即对测试集的每一帧图像都会做预测评估的处理。

    int index = 0;

  for (const string &file_name: feature_files){ //.. }

先看这个循环的第一块，

        vector samples;
        Eigen::Vector3f ptz;
        btdtr_ptz_util::generatePTZSampleWithFeature(file_name.c_str(), pp.cast(), ptz, samples);
        Eigen::Vector3d ptz_gt(ptz.x(), ptz.y(), ptz.z());
        printf("feature number is %lu\n", samples.size());
        
        vector image_points;
        vector > candidate_pan_tilt;
        Eigen::Vector3d estimated_ptz(0, 0, 0);

首先应该弄清楚samples是什么。它是vector型的变量，刚刚被初始化。那么PTZSample是什么呢？根据btdtr_ptz_util的头文件，可以看见PTZSample的定义，发现它分为，像素点位置，相机拍摄像素点所在的图像时的Pan，以及Tilt角（这是真值，待会要与估计值向减求误差的），以及像素点SIFT描述子信息。

class PTZSample
{
public:
    Eigen::Vector2f  loc_;     // 2D location (x, y)
    Eigen::VectorXf  pan_tilt_;       //  Pan, tilt parameter in world coordinate, label
    Eigen::VectorXf  descriptor_; // image patch descriptor, feature
    
    PTZSample() {
        pan_tilt_ = Eigen::VectorXf::Zero(2, 1);
    }
    
};

那么函数generatePTZSampleWithFeature作用是什么？

    void generatePTZSampleWithFeature(const char * feature_ptz_file_name,
                                      const Eigen::Vector2f& pp,
                                      Eigen::Vector3f & ptz,
                                      vector & samples)
    {
        assert(feature_ptz_file_name);
        
        vector locations;
        vector features;
        readPTZFeatureLocationAndDescriptors(feature_ptz_file_name, ptz, locations, features);
        for (int i = 0; i

从上述代码可以发现这个非常简单。从feature_ptz_file_name这个文件读取像素点的相关信息。一共有location.size()个像素点。而每一个像素点都有它们的PT角信息，SIFT描述子信息。而它们一一存入vector类型的变量samples中。而readPTZFeatureLocationAndDescriptors这个函数的意义非常直接，不必分析。

函数generatePTZSampleWithFeature已经分析清楚了（说白了就是把真值ground truth罗列出来，与之后的估计值向减，把估计误差算出来）。再来分析for循环第一块的其他声明变量。为了方便观看，再次抄在下面。

        Eigen::Vector3d ptz_gt(ptz.x(), ptz.y(), ptz.z());
        printf("feature number is %lu\n", samples.size());
        
        vector image_points;
        vector > candidate_pan_tilt;
        Eigen::Vector3d estimated_ptz(0, 0, 0);

Vector3d型变量ptz_gt（即ground truth）指相机拍摄这一帧图画的pan角，tilt角，focal的真值。

vector型变量image_points指这一帧图像中选中的像素点的像素位置。

至于vector>型变量candidate_pan_tilt指随机森林的预测值，在上一讲也提及过，并不是惟一的。所以要列出一个候补名单，然后用RANSAC做筛选，得到最后的估计值estimated_ptz。

最后罗嗦一句，变量的命名尤为重要，不仅方便看代码的人，也方便写代码的人！