X5 双目开发交付

此项目不再维护，请使用新版本代码!!!!

• https://github.com/D-Robotics/hobot_stereonet
• https://github.com/D-Robotics/hobot_stereonet/tree/develop/standalone

StereoInfer

双目推理代码，输入双目左右图片和相机内参，输出视差图、深度图

编译

• 依赖opencv（图像处理）、eigen（矩阵运算）、dnn（X5 BPU接口）、neon（ARM指令加速），这些库都在3rdparty目录下

• 下载编译器

  • 下载地址：https://developer.arm.com/downloads/-/arm-gnu-toolchain-downloads
  • 本例使用的是arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.xz，请下载对应版本并解压

    tar -xvf arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.xz

• 使用交叉编译进行编译，注意CMakeLists.txt的编译器目录设置为自己对应的目录

set(CMAKE_C_COMPILER /root/dockershare/1_RosCode/work_humble_ws_x5/compiler/arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin/aarch64-none-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER /root/dockershare/1_RosCode/work_humble_ws_x5/compiler/arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin/aarch64-none-linux-gnu-g++)

• 最后执行编译命令

cd StereoInfer
bash run_build.sh

• 编译将生成build目录

执行

• 需要将build目录、3rdparty目录、make_ln.sh文件复制到X5板端，例如将这些文件复制到X5目录/userdata/

• 然后在/userdata/目录执行

bash make_ln.sh

• 最后运行程序

export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/userdata/lib_opencv4.5.4/lib/
./stereo_infer

• 视差图、深度图打开方式：建议安装cvkit软件打开pfm和png格式图像

DepthToPointCloud

深度转点云代码，输入深度图和相机内参，输出点云文件

编译

• 依赖opencv（图像处理），这些库都在3rdparty目录下

• 配置交叉编译环境，参考上文

• 使用交叉编译进行编译，注意CMakeLists.txt的编译器目录设置为自己对应的目录

set(CMAKE_C_COMPILER /root/dockershare/1_RosCode/work_humble_ws_x5/compiler/arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin/aarch64-none-linux-gnu-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER /root/dockershare/1_RosCode/work_humble_ws_x5/compiler/arm-gnu-toolchain-11.3.rel1-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin/aarch64-none-linux-gnu-g++)

• 执行编译命令

cd DepthToPointCloud
bash run_build.sh

• 编译将生成build目录

执行

• 需要将build目录、3rdparty目录、make_ln.sh文件复制到X5板端，例如将这些文件复制到X5目录/userdata/

• 然后在/userdata/目录执行

bash make_ln.sh

• 最后运行程序

export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/userdata/lib_opencv4.5.4/lib/
./depth_to_pointcloud

• 点云文件打开方式：建议安装CloudCompare软件打开点云文件