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现实世界的照片通过像素元素组成,存储在计算机一段连续的磁盘或内存空间中。程序可以通过二维数组调用该段内存，代表数学模型中的矩阵来描述一张图像。
在 SLAM 领域，KITTI数据集是一个常用的公开SLAM数据集，用户可以在The KITTI Vision Benchmark Suite (cvlibs.net)注册并下载所需的数据集。
对于一个健壮的 VSLAM 算法，只有支持已有的公开权威数据集才可以和其他算法进行对比和改变。因此，分析已有的公开数据集，我们可以知道将要开发的算法需要哪些参数入口。
KITTI数据集中的文件格式
calib.txt
以 sequence_14 中的cablix.txt里的内容为例
P0: 7.188560e+02 0.000000e+00 6.071928e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 7.188560e+02 1.852157e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00 0.000000e+00\
P1: 7.188560e+02 0.000000e+00 6.071928e+02 -3.861448e+02 0.000000e+00 7.188560e+02 1.852157e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000000e+00 0.000000e+00\
上述文件当中，PX代表相机编号，0表示左边灰度相机，1表示右边的灰度相机。程序根据对应的公式，按照calib.txt参数解出相机投影矩阵，便可以得到相机内参。
pose.txt
在pose目录下，包含00.txt - 10.txt，每个文件包含 Nx12个表格
1.000000e+00 9.043678e-12 2.326810e-11 1.110223e-16 9.043683e-12 1.000000e+00 2.392370e-10 1.110223e-16 2.326810e-11 2.392370e-10 9.999999e-01 4.440892e-16
9.999979e-01 5.029439e-04 -1.992554e-03 -4.401991e-02 -5.051663e-04 9.999992e-01 -1.115047e-03 -2.505185e-02 1.991992e-03 1.116052e-03
……
通过位姿的变化，我们可以直接绘制相机的路线图。
image文件夹
iamge文件夹下包含数据集中的实际图片。
这两张图片在很短的时间内拍下，所以并无太大差别，但通过程序的识别，我们可以了解到相机的前进的方向和位姿的变化。
