立体匹配算法在Ubuntu系统中使用Middlebury数据集评估的步骤

1.概要

最近在研究立体匹配算法在FPGA硬件平台上的部署，算法质量的评估通常可以采用Middlebury数据集或者是KITTI数据集平台，本文主要是记录使用Middlebury数据集评估的方法和步骤。

2.首先需要下载SDK包和数据集

下载地址：vision.middlebury.edu/stereo/submit3

3.在ubuntu20中将SDK解压和将数据集中 MiddEval3-data-Q.zip 和MiddEval3-GT0-Q.zip 的数据解压放进去，合并文件夹。

 4. 对SDK包进行编译

（1）编译Libelas

cd alg-ELAS/build
cmake ..
make
cd ../..

(2）编译code中的工具

cd code/imageLib
make
cd ..
make
cd ..

可能会遇到的问题:fatal error: png.h: No such file or directory

解决方法：

sudo apt-get install libpng-dev

安装好之后，再回去进行编译；

5.安装csh

ubuntu默认下是bash,评估所用的shell命令是csh;

安装流程：

(1) 切换到root用户

su root

可能会出现以下情况

(2) 给用户设置密码，输入密码并确认密码

sudo passwd root

 (3) 重新进入root

su root

(4) 需切换回去普通用户。则输入：su 系统的用户名

(5) 以root用户身份登录后，输入：apt_get install csh

(6) 更改root的shell：chsh

(7) 会提示需要输入的信息，输入csh所在的目录

/bin/csh

(8) 重启系统，以root用户身份登录，输入：echo $SHELL  ,返回“/bin/csh”,说明SHELL修改成功。

6.安装完成后，可以跑readme中的步骤5进行评估(Evaluate results by ELAS）

（1）将png类型图片转换为评估所需的pfm类型， 在/home/xxxx/MiddEval3/code路径下输入命令：./disp2pfm 目标.png disp0XXX.pfm；

（2）将自己算法的视差图转为pfm类型后，按下面的命名格式命名并放到相应的文件夹；

（3） 在/home/xxx/MiddEval3路径下，输入命令：./runeval Q training 1，，就可以看到视差图误匹配率了；

7.cvkit的安装

（1） cvkit 介绍

       Computer Vision Toolkit (cvkit) 是一套可以在 Linux 或 Windows 平台上使用的小型计算机视觉研究工具集。它包含许多有用的工具允许可视化分析图像或3D模型。 其中sv 是一款简洁的科学图像查看器，支持PGM、PPM和PFM以及TIFF图像格式。

下载链接：vision.middlebury.edu/stereo/code

（2）cvkit的编译安装命令（在根目录下依次执行下面的命令）

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

参考链接：https://blog.csdn.net/Stubborn_/article/details/110170731

可以使用：sv XXX.pfm 查看图片了