Udacity Driving Reader 项目常见问题解决方案

Udacity Driving Reader 项目常见问题解决方案

udacity-driving-reader Quick docker based reader for udacity rosbag self-driving dataset. Dumps to png/jpg + csv or Tensorflow examples. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ud/udacity-driving-reader

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍：Udacity Driving Reader 是一个开源项目，它提供了一个基于 Docker 的读取器，用于处理 Udacity 自驾车的 rosbag 数据集。该工具可以从 rosbag 文件中提取数据，并将其转换为 PNG/JPG 图像和 CSV 文件，或者直接转换为 TensorFlow 示例。项目的目的是为了在不需要安装 ROS 系统的情况下，能够轻松地读取和转换这些数据。

主要编程语言：Python

2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题一：如何构建 Docker 容器？

问题描述：新手可能不清楚如何从源代码构建 Docker 容器。

解决步骤：

1. 确保你的系统中已经安装了 Docker CE。
2. 克隆项目到本地目录：

   git clone https://github.com/rwightman/udacity-driving-reader.git
   

3. 进入项目目录，执行构建脚本：

   cd udacity-driving-reader
   ./build.sh
   

4. 构建完成后，你可以通过运行以下命令来检查 Docker 容器是否构建成功：

   docker images
   

问题二：如何运行数据提取脚本？

问题描述：新手可能不知道如何运行脚本以从 rosbag 文件中提取数据。

解决步骤：

1. 确保你已经构建了 Docker 容器。
2. 准备你的 rosbag 文件，确保它们位于单独的目录中，每个目录对应一个数据集。
3. 运行以下命令来提取数据为图像和 CSV 文件：

   ./run-bagdump.sh /path/to/input /path/to/output
   

   其中 /path/to/input 是包含 rosbag 文件的目录，/path/to/output 是输出文件的目录。

问题三：如何将数据转换为 TensorFlow 示例？

问题描述：新手可能不清楚如何将提取的数据转换为 TensorFlow 可以使用的格式。

解决步骤：

1. 确保你已经构建了 Docker 容器，并且已经提取了数据。
2. 运行以下命令来将数据转换为 TensorFlow 示例：

   ./run-bag2tf.sh /path/to/input /path/to/output
   

   其中 /path/to/input 是包含 rosbag 文件的目录，/path/to/output 是输出文件的目录。
3. 转换完成后，你可以在 TensorFlow 中使用这些数据。

请注意，所有的路径必须是绝对路径，并且在使用脚本时要确保路径正确无误。

udacity-driving-reader Quick docker based reader for udacity rosbag self-driving dataset. Dumps to png/jpg + csv or Tensorflow examples. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ud/udacity-driving-reader