一、.pytorch yolov3训练所用的代码https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch基于此模型训练得到pt权重文件，predict.py将mode改成export_onnx，修改yolo.py中model_path。运行predict.py，得到onnx权重文件。二、.搭建caffe环境参考博客：如何在Ubuntu18.04上安装caffe+da

将3D点云写入PLY或PCD文件。

参考博客Skimage.measure 的compare_psnr和compare_ssim的改动运行结果：

在灰度或彩色图像的补码中，各值是从所属类支持的最大像素值（对于双精度图像为 1.0）中减去对应像素值而得到的。差值用作输出图像中的像素值。在输出图像中，暗区域变亮，亮区域变暗。对于彩色图像，红色变青色，绿色变品红，蓝色变黄色，反之亦然。A表示第一幅图像的系数，B表示第二幅图像的系数，I1，I2分别表示第一幅原始图像，第二幅原始图像，两幅图像的大小相同，J表示线性组合后图像。Z = imlincom

b,形成总是为50个元素的等比数列。该函数创建行向量y，第一个元素为10。

参考python视频操作——python实现将图片合成为视频