PR2数据集和UM数据集的使用

这两个数据集都是一个韩国团队搞出来的，用于跟踪的 RGB-D 数据集。数据集的主页在这里。

这两个数据集很奇怪：没有任何说明文档，只带有一份mat例子。为了使用这个数据集，我们不得不自己写很多脚本。

我们的目标是，将这个数据集转换成VOC数据集的格式。

标签转换

这个数据集是做跟踪的用的，所以标签也是做跟踪的思路：每个人一个文件，只记录位置变化情况，即：时间、位置、时间、位置。然后我们可以通过插值，将这个人的移动轨迹标记出来。

我们拿到的文件，文件名都是绝对时间。我们拿到的标注，里面也都是绝对时间。那么，可以根据图片的时间，找到标注文件的对应的时间段，然后计算插值，将对应的框框标注出来。

由于VOC数据集使用xml格式的标注文件，我们还需要做一个数据转换。在这里，我直接写死了一些数据。

文件见这里

作者提供的深度图也很奇怪：不是Kinect直接保存的oni文件，而是一个很奇怪的dat文件。

通过看matlab示例代码，发现它的格式其实很简单：几个标志位，几个大小说明，其他都是数据。

Python读的话，可以自定义数据结构dtype，然后使用nummpy来读取。读取之后，我们还需要做一些归一化操作，以及将一维图片转成三维等。

文件见这里。

有一个思考： png图片可以保存4个通道：RGB+A，那么为什么不直接将D通道存储到A通道里呢？反正一般来说A通道是用不到的。

通过观察文件名，我知道了这个机器保存文件的原理：

所以！看出来了么？它不是“同一时刻”保存的RGB和Depth。文件时间有一个小小的差值。

So，我们需要想办法消除这个差值，以便我们切换RGB图和Depth图而不用改动已有的标注。

我使用一个简单粗暴的办法：将RGB的时间作为参考，Depth的时间离谁近就取谁。

代码在这里。

果不其然出现了预料到的问题：多个Depth文件映射到了同一个RGB文件上，出现频率在5%左右。只能说“还行吧”，需要手工处理的不是特别多。