Запись систем координат сигнала для достоверных данных на диск
fileNames = writeFrames(gTruth,signalNames,location)fileNames содержит одно имя файла на сигнал, заданный signalNames в groundTruthMultisignal объект, заданный gTruth.
Используйте эти записанные кадры и связанные основные истины метки, полученные из gatherLabelData функция как обучающие данные для моделей машинного обучения или глубокого обучения.
fileNames = writeFrames(gTruth,signalNames,location,timestamps)gatherLabelData функция.
fileNames = writeFrames(___,Name,Value)
Сбор данных о метках для видеосигнала и сигнала последовательности облака лидарных точек от groundTruthMultisignal объект. Запишите системы координат сигнала, сопоставленные с данными метки, на диск и визуализируйте системы координат.
Добавьте путь к папке последовательности облаков точек в путь поиска файлов MATLAB ®. Видео уже находится в пути поиска файлов MATLAB.
pcSeqDir = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata', ... 'lidarSequence'); addpath(pcSeqDir);
Загрузка groundTruthMultisignal объект, который содержит данные метки для видео и последовательности облака точек лидара.
data = load('MultisignalGTruth.mat');
gTruth = data.gTruth;
Укажите сигналы для сбора данных о метках.
signalNames = ["video_01_city_c2s_fcw_10s" "lidarSequence"];
Видео содержит прямоугольные метки, в то время как лидарная последовательность облака точек содержит кубоидные метки. Соберите метки прямоугольника из видео и кубоидные метки из последовательности лидара облака точек.
labelTypes = [labelType.Rectangle labelType.Cuboid]; [labelData,timestamps] = gatherLabelData(gTruth,signalNames,labelTypes);
Отобразите первые восемь строк данных о метках из этих двух сигналов. Оба сигнала содержат данные для Car метка. На видео, Car метка рисуется как прямоугольник, ограничивающий прямоугольник. В последовательности облаков точек лидара Car метка рисуется как кубоидный ограничивающий прямоугольник.
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 систем координат сигнала, сопоставленных с собранными данными о метке, во временные папки с одной папкой на сигнал. Используйте временные метки, возвращенные gatherLabelData функция для указания, какие системы координат сигнала нужно 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
Загрузите записанный видеосигнал систем координат при помощи imageDatastore объект. Загрузите связанные данные метки прямоугольника при помощи boxLabelDatastore объект.
imds = imageDatastore(fileNames{1});
blds = boxLabelDatastore(labelData{1});
Загрузите записанные системы координат сигнала лидара при помощи fileDatastore объект. Загрузка связанных данных о кубоидной метке при помощи boxLabelDatastore объект.
fds = fileDatastore(fileNames{2},'ReadFcn',@pcread);
clds = boxLabelDatastore(labelData{2});
Визуализируйте написанные видеокадры с помощью vision.VideoPlayer объект. Визуализируйте написанные системы координат лидара 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