Environment Construction.md

环境搭建说明

1. 安装Anaconda和Pycharm

   Anaconda下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual

   Pycharm下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

2. 创建基于python3.6的虚拟环境

3. 安装依赖包

   • 安装tensorflow

     pip install tensorflow==1.14.0
     

     注：若已安装tensorflow 2.0版本，可将FCRN\obtain_depth.py和FCRN\predict.py和FCRN\models\network.py中

     import tensorflow as tf
     

     改为

     import tensorflow.compat.v1 as tf
     tf.disable_v2_behavior()
     

   • 安装pytorch

     pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     

   • 安装其它依赖包

4. 下载权重文件，并放置于指定文件夹

   • 文件：NYU_FCRN.ckpt.data-00000-of-00001

     放置于文件夹：Distance-measure-based-on-depth-estimation-master\FCRN

     下载地址：

   • 文件：model.pt

     放置于文件夹：Distance-measure-based-on-depth-estimation-master\MiDaS

     下载地址：

   • 文件：best_generalization_net_G.pth

     放置于文件夹：Distance-measure-based-on-depth-estimation-master\MegaDepth\checkpoints\test_local

     下载地址：http://www.cs.cornell.edu/projects/megadepth/dataset/models/best_generalization_net_G.pth

5. 运行main.py文件

软件使用说明

1. 打开图片

   依次点击菜单栏中的文件按钮，打开按钮，会弹出一个文件对话框，选择需要的图片文件并打开即可。图像将会显示在工作区左侧。

2. 生成深度估计图

   在工具栏深度估计框架中的算法下拉栏选择算法，点击生成按钮，图像会根据选定的算法生成深度估计图并显示在工作区右侧。

3. 选点测距

4. 可视化效果

   在工具栏可视化效果框架中的颜色下拉栏选择颜色映射方案（可通过鼠标滚轮快速预览）。深度图颜色映射效果会实时显示在工作区右侧。

   在工具栏可视化效果框架中的方向栏点击顺时针转动可改变图片的方向。旋转后图片及其深度图将显示在工作区。

5. 保存深度估计图

   以此点击菜单栏中的文件按钮，保存按钮，会弹出一个文件对话框，选择保存图像的位置并点击保存即可。