Deep3DBox主要做法
时间: 2024-05-27 20:10:25 浏览: 16
Deep3DBox是一种用于3D物体检测的深度学习模型。它的主要做法包括以下几个步骤:
1. 生成候选框:利用2D图像中的物体检测算法,生成2D候选框,并根据视角计算出对应的3D候选框。
2. 提取特征:对于每个3D候选框,使用卷积神经网络提取特征。
3. 预测边界框:在特征图上应用回归模型,预测3D边界框的尺寸、位置和朝向。
4. 进行非极大值抑制:去除重叠的边界框,得到最终的物体检测结果。
Deep3DBox的核心思想是将3D物体检测问题转化为2D物体检测问题,并通过卷积神经网络提取特征并进行回归来得到3D边界框的信息。它在KITTI数据集上取得了较好的检测效果。
相关问题
float* get_hog_feature(cv::Mat img) { cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9); cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); std::vector<float> descriptors; // float *descriptors; hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0)); float *feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float)); assert(feature_float); for (int i = 0; i < 128; i++) { feature_float[i] = descriptors[i * 2]; } return feature_float; } bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img) { std::vector<cv::Mat> mats; int feature_dim = 128; for (DETECTION_ROW& dbox : d) { cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3))); rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0); rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0); rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x)); rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y)); cv::Mat mattmp = img(rc).clone(); //cv::resize(mattmp, mattmp, cv::Size(64, 128)); float *feature_float = get_hog_feature(mattmp); for (int i=0;i<feature_dim;i++) { dbox.feature[i] = feature_float[i]; } } return true; } 请解析这段代码
这段代码主要是关于计算图像的HOG特征。下面是对代码的解析:
1. `get_hog_feature` 函数是用来计算输入图像的HOG特征的。它接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数,返回一个 `float*` 类型的特征数组。
2. 在函数内部,首先创建了一个 `cv::HOGDescriptor` 对象 `hog`,并指定了它的参数,包括窗口大小、块大小、块步长和直方图的箱数。
3. 然后,将输入图像调整为指定的大小(30x30)。
4. 接下来,创建一个空的 `std::vector<float>` 类型的 `descriptors`,用于存储计算得到的特征。
5. 使用 `hog.compute` 函数计算图像的HOG特征,并将结果存储在 `descriptors` 中。
6. 为了方便后续操作,动态分配了一个 `float*` 类型的特征数组 `feature_float`,并将 `descriptors` 中的部分数据复制到该数组中。
7. 最后,返回特征数组 `feature_float`。
另外,还有一个函数 `getRectsHogFeature` 用于将计算得到的HOG特征存储到一个名为 `dbox.feature` 的数组中。该函数接受一个 `cv::Mat` 类型的图像作为输入参数,并遍历一个名为 `d` 的容器,其中存储了一些矩形框的信息。
在每次迭代中,首先根据矩形框的位置和图像的大小,截取对应位置的图像区域。然后,调用 `get_hog_feature` 函数计算该区域的HOG特征,并将特征数据复制到 `dbox.feature` 数组中。
总的来说,这段代码实现了计算图像的HOG特征,并将特征存储到相应的数据结构中,以供后续使用。
for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这里的mask里面都是1,以外的都是0,所以mask加起来就是2dbox里radar image的像素个数。masked_image里,mask以外的都是0,mask内的都是radar的值,所以masked_image里面的都加起来就是2dbox 里radar image的反射强度值。这两个一除就能算radar里有车object的区域里每个像素的平均反射强度。根据上述截取的部分代码和信息,添加代码,算出区域内的平均反射强度并输出。
根据给出的代码,可以看出需要对masked_image进行像素值的统计求和操作,再除以像素点的总数即可得到平均反射强度。代码如下:
```
# 计算区域内的平均反射强度
average_intensity = np.sum(masked_image) / np.sum(mask)
# 输出平均反射强度
print("平均反射强度为:", average_intensity)
```
需要注意的是,需要先将masked_image转换为灰度图像再统计像素值,否则会出现像素值不准确的情况。
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