Запись сигнальных кадров для данных истинности заземления на диск
fileNames = writeFrames(gTruth,signalNames,location)fileNames содержит одно имя файла для каждого сигнала, указанного signalNames за groundTruthMultisignal объект, указанный gTruth.
Используйте эти записанные кадры и связанные метки истинности земли, полученные из gatherLabelData функционировать в качестве обучающих данных для моделей машинного обучения или глубокого обучения.
fileNames = writeFrames(gTruth,signalNames,location,timestamps)gatherLabelData функция.
fileNames = writeFrames(___,Name,Value)
Сбор данных метки для видеосигнала и сигнала последовательности облака точек лидара из groundTruthMultisignal объект. Запишите сигнальные кадры, связанные с данными метки, на диск и визуализируйте кадры.
Добавьте путь к папке последовательности облаков точек в путь поиска MATLAB ®. Видео уже находится в пути поиска MATLAB.
pcSeqDir = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata', ... 'lidarSequence'); addpath(pcSeqDir);
Загрузить a groundTruthMultisignal объект, содержащий данные метки для видео и последовательности облаков точек лидара.
data = load('MultisignalGTruth.mat');
gTruth = data.gTruth;
Укажите сигналы для сбора данных метки.
signalNames = ["video_01_city_c2s_fcw_10s" "lidarSequence"];
Видео содержит метки прямоугольника, в то время как последовательность облаков точек лидара содержит метки кубов. Соберите прямоугольные метки из видео и кубовидные метки из последовательности облаков точек лидара.
labelTypes = [labelType.Rectangle labelType.Cuboid]; [labelData,timestamps] = gatherLabelData(gTruth,signalNames,labelTypes);
Отображение первых восьми строк данных метки из двух сигналов. Оба сигнала содержат данные для Car этикетка. В видео, Car метка рисуется как прямоугольная ограничительная рамка. В последовательности облаков точек лидара Car метка рисуется как кубовидная ограничивающая рамка.
videoLabelSample = head(labelData{1})
lidarLabelSample = head(labelData{2})
videoLabelSample =
table
Car
_________________
{[299 213 42 33]}
lidarLabelSample =
table
Car
____________________________________________________
{[17.7444 6.7386 3.3291 3.6109 3.2214 3.5583 0 0 0]}
Запись кадров сигнала, связанных с собранными данными метки, во временные папки с одной папкой на сигнал. Использовать метки времени, возвращенные gatherLabelData для указания, какие сигнальные кадры следует записать.
outputFolder = fullfile(tempdir,["videoFrames" "lidarFrames"]); fileNames = writeFrames(gTruth,signalNames,outputFolder,timestamps);
Writing 2 frames from the following signals: * video_01_city_c2s_fcw_10s * lidarSequence
Загрузка кадров записанного видеосигнала с помощью imageDatastore объект. Загрузите связанные данные метки прямоугольника с помощью boxLabelDatastore объект.
imds = imageDatastore(fileNames{1});
blds = boxLabelDatastore(labelData{1});
Загрузите записанные кадры лидарного сигнала с помощью fileDatastore объект. Загрузка связанных данных меток кубов с помощью boxLabelDatastore объект.
fds = fileDatastore(fileNames{2},'ReadFcn',@pcread);
clds = boxLabelDatastore(labelData{2});
Визуализация записанных видеокадров с помощью vision.VideoPlayer объект. Визуализация записанных лидарных кадров с помощью pcplayer объект.
videoPlayer = vision.VideoPlayer; ptCloud = preview(fds); ptCloudPlayer = pcplayer(ptCloud.XLimits,ptCloud.YLimits,ptCloud.ZLimits); while hasdata(imds) % Read video and lidar frames. I = read(imds); ptCloud = read(fds); % Visualize video and lidar frames. videoPlayer(I); view(ptCloudPlayer,ptCloud); end
Удалите путь к папке последовательности облаков точек.
rmpath(pcSeqDir);
gatherLabelData | groundTruthMultisignal | imformats | imwrite | pcwrite