论文： Video to Events: Recycling Video Datasets for Event Cameras
对本地的代码调通遇到的问题如下：

```bash
pip install rpg_vid2e/esim_py/
这个部分运行的时候报错OpenCVconfig.Cmake 找不到，如图：
 
 以及之后的Eigen3
 
 boost
 
 这里要先安装OpenCV，eigen和boost,安装教程有很多这里不多赘述。
 在安装完之后，要将地址写到esim_py/cmakelist.txt文件下,我的修改如下：
 
 在安装boost的时候，还报出了一个版本不匹配的问题，我查了一些资料是由于CMAke版本太旧和Boost版本太新的问题，试了各种版本的boost，最后1.78.0的版本是可以的。
 
 
于是，Cmake的部分解决了。
 然后，接下来报错msbuild:error MsB1001出现未知开关。
 
 这里我也不知道解决，于是我去源代码把这个地方注释掉了，于是这个问题就跳过了，玄学…
 
 
然后出现了几个找不到文件的错误：把eigen3/Eigen 和Eigen3/build/Unsupported放到eSIM_py/include文件下，问题解决~
 
 第一部分就成功啦
 
                    论文：Video to Events: Recycling Video Datasets for Event Cameras对本地的代码调通遇到的问题如下：```bashpip install rpg_vid2e/esim_py/这个部分运行的时候报错OpenCVconfig.Cmake 找不到，如图：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/34ea3fbee7644394b716b2c8a4d2156d.png#pic_center)以及之后的Eig
				
视频到事件：为事件摄像机回收视频数据集
 该存储库包含实现视频到事件转换的代码，如Gehrig等所述。 CVPR'20和使用的数据集。 该文件可以在找到
如果您在学术环境中使用此代码，请引用以下工作：
  ，Mathias Gehrig，JavierHidalgo-Carrió，  ，“视频到事件：为事件摄像机回收视频数据集”，计算机视觉与模式识别（CVPR）会议，2020年
@InProceedings { Gehrig_2020_CVPR ,
  author = { Daniel Gehrig and Mathias Gehrig and Javier Hidalgo-Carri\'o and Davide Scaramuzza } ,
  title = { Video to Events: Recycling Video Datasets for Event Cameras } 
				
通常为了兼容IE与FireFox,一般的事件处理方法为:  代码如下: btn.onclick=handle_btn_click; function handle_btn_click(evt){ if(evt==null)evt=window.event;//IE //处理事件. }  对于简单的程序,这不算麻烦. 但对于一些复杂的程序,某写函数根本就不是直接与事件挂钩的.如果要把event传进该参数,那么所有的方法都要把event传来传去..这简直就是噩梦. 下面介绍一个解决这个麻烦事的方法,与原理. JScript中，函数的调用是有一个 func.caller 这个属性的. 例如  代码如
				
今日读了论文"v2e: From Video Frames to Realistic DVS Events"，讲的是从video生成event，文中详细分析了event生成过程中一些不理想的情况，指出现有的仿真方法（ESIM和VID2E）都仅考虑了噪声和对比度，缺少其他考虑。作者有Tobi Delbruck，可见越是大佬的组，研究的内容就越是基础。
事件成因简单总结，当光照时，photodiode产生电流Ip，对应的电容Cpd相当于放电，在C左侧产生电压Vp，经过放大器后Vd，与参考电压比较，生成
				
关于E2VID中image reconstruction folder转为rosbag的方法
附送GitHub链接：https://github.com/uzh-rpg/rpg_e2vid#image-reconstruction-folder—rosbag
图像转为rosbag
原文代码
我们git clone 原文的代码后，进入到rpg_e2vid中打开终端然后复制以上的代码进去。
代码说明：
datasets 就是之前你跑原文代码用的哪个数据包，就写哪个（我就是用的dynamic_6dof）；
				
RPG维护的github的文章许多也没有及时补充，所以只能自己去搜。最近简单翻看了CVPR2020中，关于事件相机研究的几篇论文。在此做一下简单总结。由于涉及方向较多，许多文章不太能看懂，所以只是泛读，了解最新的研究在做什么。
本文仅用作个人总结，不保证理解的正确性。转载请注明出处。
0. 下载地址
直接从CVPR2020的Open Access中进行下载：https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020
我上传了网盘，可以下载：
链接: https://pan.baid
				
C#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_EventC#例子代码 A0030_E
				
We present a new representation and recognition method for human activities. An activity
is considered to be composed of action threads, each thread being executed by a single actor. A
single-thread action is represented by a stochastic finite automaton of event states, which are
recognized from the characteristics of the trajectory and shape of moving blob of the actor using Bayesian methods. A multi-agent event is composed of several action threads related by temporal constraints. Multi-agent events are recognized by propagating the constraints and likelihood of event threads in a temporal logic network. We present results on real-world data and performance characterization on perturbed data.
				
网上百度到的大部分都是一步一步根据提示运行，我们可以根据他们的教程一步一步运行完成，参考如何创建.net core app程序https://www.cnblogs.com/jixiaosa/archive/2019/03/01/10457588.html,但是等你创建完了，纳尼？？？？？？？是不是有很多的小问号。如果你的目录不是工作目录，那么你的配置文件就要手动生成。
vs code中使用模板...
				
在Linux中，可以使用evtest工具来调试input子系统中的event。evtest是一个简单的用户空间工具，它可以打印出来自设备的输入事件，并允许用户测试输入设备的功能。以下是使用evtest调试event的步骤：
1. 安装evtest工具。在大多数Linux发行版中，可以使用包管理器来安装evtest。
2. 打开终端，并使用以下命令列出系统中的输入设备：
   $ cat /proc/bus/input/devices
3. 找到要调试的设备，并记录设备的ID号。
4. 运行evtest工具，并指定要测试的设备ID号：
   $ sudo evtest /dev/input/eventX
   其中，eventX是要测试的设备ID号。
5. 当evtest运行时，它将打印出所有从设备接收到的输入事件。用户可以通过按下键盘、鼠标或其他输入设备的按钮来测试设备的功能，并观察evtest的输出。
6. 当测试完成后，可以使用Ctrl+C键来停止evtest。
                论文阅读 | Event Transformer. A sparse-aware solution for efficient event data processing
                    qq_41111304: 
                    可以分享一下你跑通的代码吗
                论文阅读 | Motion Aware Double Attention Network for Dynamic Scene Deblurring
                    btee: 
                    我不知道你是指原文哪里提到的attention map，图像模糊的mask权重就是其中一个attention map,是对模糊区域信息的注意力
                论文阅读 | Motion Aware Double Attention Network for Dynamic Scene Deblurring
                    热心市民老H: 
                    请问一下HBRS模块中输出是“图像模糊的mask权重”是什么意思，跟原论文中的Attention map有什么关系呢
                论文阅读 | Motion Aware Double Attention Network for Dynamic Scene Deblurring
                    btee: 
                    我也没有哦，不好意思
                论文阅读 | Motion Aware Double Attention Network for Dynamic Scene Deblurring
                    sweetsboy_ly: 
                    想问一下，有代码吗。论文中未提到代码公开在哪。你这边有吗，谢谢呀！