数据集生成期间遇到的BUG及解决方案
同样的BUG以后可能也是会出现的，所以要拿小本本记下来 呜呜呜
python-dibr 跑不通 先不跑了 回头再看…
这份python版的dibr没跑通…主要它也没给 环境依赖 ，之后装 theano 的时候&之后 疯狂报错… (Keras我还不会哇)
或许我也不应该把它一起装到 workspace 环境下，看了stackoverflow之后，据说它一般是要和其他环境分开装的…
就是这样的… Visual Studio and Anaconda Terminal Error
OK fine 我就知道肯定是装了什么给整坏了 我直接 pip uninstall theano 给修好了… 再见咯~
回到我自己转的matlab的dibr上来…
matlab-dibr
Python-OpenCV中的cv2.inpaint()函数
看到这个回答
Invalid number of channels in input image: ‘VScn::contains(scn)’ where ‘scn’ is 1
于是我在前面给它加转为灰度图…但是还是不行…转灰度图 mask=cv2.cvtColor(mask,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 也报错… ？
这个博客 对于 inpaint()中出现的问题算是很贴切了，虽然它的解决方案我没有完全明白，但大致觉得，确实是通道转换的这么一个问题，但是我并不知道为什么用 cv2.cvtColor() 会失败，只能说，我目前学得不够吧…
受以上Blog启发，顺便又回到matlab的源码，我看到其实它也有一个 写出再读入的过程 ，我就想，我能不能也这么做呢？
OpenCV：读取与写入图片 .jpg有损压缩 .png无损压缩
于是我也这么去做了一下，然后inpainting就成功了… 芜湖 但是我还不是很明白是为什么…
但是在这一步过程中，写出的图像是全黑的…但输出却是有值的…
关于mask图像全黑问题
因为你生成的数据是[0,1]的，所以你需要给它化回到 0~255内，才能够正常保存哦~
参考：使用cv2.imwrite保存的图像是全黑的
扩展阅读：
8-Bit vs 16-Bit Images
Channels & colors
OpenCV-Python 彩色图像转灰度图
python：图片的float类型和uint8类型
关于Deep Homo Estimation
源码：mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch
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