前面那篇跑出了STCN，倒是STCN熟悉了很多了

对bitahub，需要注意一个问题

要进ssh请用debug卡！！！！
要进ssh请用debug卡！！！！
要进ssh请用debug卡！！！！

12.13

小杜帮我把lama的docker配好了，于是愉快地跑lama
（这个时候觉得bitahub是真不太好用，大文件传不上去，每次都得进ssh自己往上传，还有三小时的限制）

但是发现这个lama的效果真是糟糕

后来询问了学长，哦哦蒙层要是白色的才能覆盖他rgb三个通道

12.14

改蒙层颜色了，还写了python代码

一开始写的是只要rgb通道有一个大于60，就把这个地方改成白色

也挺成功的

后来学长告诉我其实这个代码已经写好了，还贴心地写了readme，但是我没有看到呜呜

包括dilation（感觉是让边缘不要那么糊）和closing（去mask中的洞洞的）
还有一个把mask蒙在原图片上看效果的

一个注意点：千万要把蒙层完全蒙在图片上，宜大不宜小

否则LAMA会觉得这是一个背景

学长可能最近比较忙，没有回我

import argparse
import numpy as np
import glob
import os
import scipy.ndimage


def main(args):
    views, masks, output, mask_output = args.views, args.masks, args.output, args.mask_output
    dilation = args.dilation
    views = sorted(glob.glob(os.path.join(views, '*.png')))
    masks = sorted(glob.glob(os.path.join(masks, '*.png')))
    if not os.path.exists(output):
        os.makedirs(output)
    if not os.path.exists(mask_output):
        os.makedirs(mask_output)
    assert len(views) == len(masks)
    for i in range(len(views)):
        view = cv2.imread(views[i])
        mask = cv2.imread(masks[i])
        mask = mask / 255.
        mask_single = np.sum(mask, axis=2, keepdims=True)
        mask_single[mask_single > 0] = 1
        # dilation
        if dilation > 0:
            mask_single = scipy.ndimage.binary_dilation(mask_single, iterations=dilation)
        # closing
        mask_single = cv2.morphologyEx(mask_single.astype(np.uint8), cv2.MORPH_CLOSE, np.ones((21, 21), np.uint8))
        mask_single = scipy.ndimage.binary_fill_holes(mask_single)
        if len(mask_single.shape) == 2:
            mask_single = mask_single[:, :, np.newaxis]
        view = view * (1 - mask_single)
        out_path = os.path.join(output, '{:05d}.png'.format(i))
        out_mask_path = os.path.join(mask_output, '{:05d}.png'.format(i))
        cv2.imwrite(out_path, view)
        cv2.imwrite(out_mask_path, mask_single * 255.)

        
if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--views', type=str)
    parser.add_argument('--masks', type=str)
    parser.add_argument('--dilation', type=int, default=5)
    parser.add_argument('--output', type=str)
    parser.add_argument('--mask_output', type=str)
    args = parser.parse_args()
    main(args)

12.16

同居人羊了，照顾了一天

忙中还是偷闲了一会
先是小杜的服务器羊了，哎！

后来小杜说应该是因为换线路了，更新了一下就好了

下午忙到两点，还出现了梦魇
小杜说我是吓的，瑶瑶说可能是压力太大了

有人陪伴真幸福呀

下午代理阳了

晚上其实有点小不舒服，不知道是不是羊了，反正感觉有点发冷

开始不想看代码了，找小杜debug（实际上应该没有bug，只是我确实没有看懂）

小杜还在上课，害

头晕乎乎不想看手机只想听语音

虽然emmm一直烦小杜不太好

but：

所以就不喜勿喷了。

找小马驹点歌《东西》

唱的真的很不错
听了好几遍哈哈哈

不知道第二天状态怎么样，今天就这样吧

12.17

sample view原来是为了得到采样后的depth，意思是我原来有了depth进行采样，而不是得到depth。。。

那问题来了，depth怎么得到呢。
问了kd学长：

我记得“”只要…就…"不是这么用的：

学长帮我把他的代码下载下来了呜呜感动

这个先不管，我得抽帧。nerf得到的视频本来就120帧的，需要抽成120个图片

这个代码应该有用
文件结构是

• video
  • vedio1.mp4
  • vedio2.mp4
  • …

#coding=utf-8
import cv2
import os
#/content/drive/MyDrive/实验室任务/nerf/logs/fern_example/vedio
path = '/content/drive/MyDrive/实验室任务/nerf/vedio'
video_list = os.listdir(path)
for video in video_list:
    video_path = os.path.join(os.getcwd(),path,video)
    vc=cv2.VideoCapture(video_path)
    if vc.isOpened():
        rval,frame=vc.read()
    else:
        rval=False

    c =1
    while rval:
        rval,frame=vc.read()
        if rval==False:
        	break
        cv2.imwrite('/content/drive/MyDrive/实验室任务/nerf/vedio/video2img/'+str(video)+str(c)+'.jpg',frame)
        print(c)
        c=c+1
        cv2.waitKey(1)
    vc.release()

但是我明明规定了保存的路径也没见着他保存在哪

反正试过了没有用

上服务器跑

haha
关键我还装不上！！！！！

说来你可能不信，我抽了一下午的帧

不错，bitahub，好用！

学聪明了，知道复制一份新的，这样下载整个文件夹就行啦

接下来研究研究学长说的depth了