SLAM数据集序列图片如何批量处理

SLAM数据集序列图片如何批量处理

原创:SLAM爬坑之行

引言:在SLAM学习过程中,有时候需要对大量的数据集比如TUM/KITTI等图片序列进行批量处理,这个时候需要用到opencv中的函数对图像进行批量处理的话,会大大减少我们的时间,提高工作效率。

详细流程:

  • 1、数据集下对图片序列文件名的导出
  • 2、利用opencv实现批量图像的处理工作
  • 3、常用举例按规律读取并显示
  • 4、写入序列图片

1、数据集下对大批量图片文件名的导出

我们采用的是TUM实验室中的rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_slam的RGB图像序列,每当看见这些密密麻麻的数据图像的时候,就会有一种无力感,所以需要批量处理。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-W9k03k7b-1592542839980)(D:\SLAM\SLAM基础\文章\rgbseires.png)]

  • 1、使用ls >命令将目录RGB(根据实际情况进行更改)中的图片名列举出来,然后利用>将文 件名重定向到test.txt中(.txt的名字可根据需要自定义),效果入下图,可以看见rgb中的图像序列已经被保存,终端输入下列指令后结果如下图所示

    ls rgb >text.txt
    

SLAM数据集序列图片如何批量处理_第1张图片

  • 2、利用opencv实现批量图像的处理工作

  #include   
  #include
  #include
  #include
  #include
  #include
  int main(){    
      //! 指定文件夹路径
      std::string path = "C:\\Users\\12692\\Source\\Repos\\picture_process\\seires.txt";
      std::ifstream file(path);
      int img_index = 0;
      char img_infile[100], img_savefile[100];
      //!函数file.eof(),如果没到文件末尾,返回值为0;当读取两百个图像时,停止读取
      while (!file.eof() && img_index < 200) {
          //图像名称
          char img_name[500];
          //getline()读取一行,内容存放在img_name[0],读取的最大字节数为500
          file.getline(img_name, 500);
          //将字符串img_name标准化打印到img_infile中
          sprintf_s(img_infile, "../rgb/%s", img_name);
          sprintf_s(img_savefile, "../save/tum%03d.png", img_index);
          cv::Mat src = cv::imread(img_infile);
          cv::Mat imgGray;
          //将彩色图像处理成灰度图
          cvtColor(src, imgGray, CV_BGR2GRAY);
          img_index++;
          //写入序列图片
          cv::imwrite(img_savefile, imgGray);
      }
  }

下图是处理后的图像,这样就可以我们就可以看见原文件rgb中的200张彩色图像被批量处理成灰度图并且重命名

SLAM数据集序列图片如何批量处理_第2张图片

3、常用举例按规律读取并显示

数据集命名规则如下所示,下列程序将按照序列号名称顺序读取
SLAM数据集序列图片如何批量处理_第3张图片

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    //先读取100张图试试看
    for(int i = 1 ; i < 100; i++) {
        //使用SetFileNames()方法读取序列图像。
        Mat srcGray;
        char img_name[200];
        sprintf(img_name, "../PATH/TUM%03d.jpg", i);//%05d代表文件名的宽度
        srcGray = imread(imgname, 0);
        cout << i << endl;
        imshow("读取", srcGray);
        waitKey(122);
    }
    return 0;
}

4、写入序列图片

        char path[200];
        sprintf(path, "../save/%d.jpg", i);
        Mat edgeMat;
        imwrite(path, edgeMat);

[参考]:https://blog.csdn.net/weixin_44723106/article/details/103034846?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.nonecase

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