最近在做立体视觉，想对自己做的算法进行匹配准确率的检测时找到了MiddleBury这个工具。但是看到这个纯英文的网站，我一开始是比较懵的，这都啥呀，随便看了两眼，还是不知道怎么用，问了几个师兄，都不知道，然后求助网友，也就只给我发了一个网址，打开一看这不是一样的嘛，不就是submit界面和主界面的区别嘛。算了，还是自己摸索吧。于是我开始认真找他的说明书README.txt。如下图：

README.txt
这玩意儿打开以后我们直接看他的quick start部分，像这样↓
quick start
这都能看懂吧，下载并解压MiddleEval3-data-Q.zip（原始图片及校正参数）、MiddleEval3-GT0-Q.zip（标准视差图）以及MiddEval3-SDK-1.6.zip（离线评测工具）。就刚刚那个说明书上面的表格看见了吧，里面有几个版本，F、H、Q代表了三个不同的分辨率，按照自己的需要下载不同分辨率的图片。解压到同一个文件夹下，合并起来就跟说明书里面的contents部分的结构一样了。
解压目录结构
好的，解压完成过后问题来了，继续看quick start中的2和3两步命令，是要进行编译，编译呢我们需要借助cmake、cygwin以及MinGW，cmake的安装没什么好说的，下载跟自己电脑匹配的版本安装就行了。（这里为了方便，所有的安装都仅用windows64位来进行说明。所有的安装都不要带中文路径，最好连空格都不要用。）接下来就是这里面的坑了。

一、工具安装

1. cygwin安装时需要手动选择make和tcsh

追加下载make
追加下载tcsh

如上面两张图，我这里由于已经安装过了，所以在4那个位置显示的是keep，正常安装时需要选择版本号，一般选择最新的即可。两个都选择好以后，点击下一步，等待安装完成。安装完成后需要将安装目录（如：C:\cygwin64\bin）配置到环境变量path中去。

2. MinGW默认安装没有扩展包

官网下载的MinGW是不包含扩展包的，然而MiddleBury中的使用到了libpng这个扩展包，所以这里分享了一个自带扩展包的MinGW，链接已经在上面了。有带Git的和不带Git的版本，按需自取。我这里是下载后直接安装到C盘根目录，也就是这样（C:\MinGW\bin），将这个路径配置到环境变量path的最前面。
哦，还有一个cvkit工具，这个工具主要是方便查看pfm图像的，默认安装就行。

二、elas编译

这个部分呢也就是那个README.txt文件中quick start部分的第2个步骤。

elas编译

这个地方可能会遇到的坑有两个：
(1)如果电脑上同时装了visual studio的话，需要手动指定编译参数，所以其中的指令需要替换为：

cd alg-ELAS/build
cmake -G  "MinGW Makefiles" ../

(2)使用make指令时提示 -bash:make: 未找到命令，有两种办法，一种是将mingw安装目录下bin文件夹中的*****-make.exe复制一个副本出来重命名为make.exe，另一种是将make指令改为*****-make，*****是它的前缀，忘了是什么了，反正只有这么一个文件。
编译完成后如下图：

elas编译完成

三、imageLib编译

这个部分是那个README.txt文件中quick start部分的第3个步骤。这个步骤的坑在于code/imageLib/ImageIOpng.cpp中的png.h可能会出现找不到的情况，其实也就是刚开始说的默认的MinGW不包含libpng扩展包，下载上面链接中的安装包是包含了扩展包的，所以唯一要做的是将png.h的绝对路径写进去，如下图。

imageLib编译

imageLib目录编译完成后回退到上级目录继续编译，编译完成即可看到目录中多了以下文件。

imageLib编译完成
那个png2pfm.bat是自己加上的，方便手动转换视差图到pfm格式，其内容如下：

set /p name=suffix: 
png2pgm.exe disp0%name%.png disp0%name%.pgm
disp2pfm.exe disp0%name%.pgm disp0%name%.pfm
pause

意思就是手动输入文件名的后缀（共同前缀为disp0，这个后缀也就是自己的算法名称，可以随便取，仅限英文哈），然后自动生成对应的pgm和pfm文件（需要png文件也处于此bat文件所在目录下）。转换结果如下图所示。

png2pfm.png

然后将pfm文件拷贝到对应的trainingQ训练集中，如我这张图为trainingQ/Adriondack中的视差图，所以拷贝到这个位置。

Adirondack
离线测试的话一般只需要这个disp0*****.pfm和disp0GT.pfm就行了，当然有多种算法同时对比的话，只需要将后缀名进行区分开就可以。如我这里就有三个算法，一个是自己的AMG，一个是别人的ZHY，还有一个经典的SGM。如果是在线提交的话需要生成对应的time*****.txt文件，里面的内容就是一个浮点数，代表了算法所用时间，一般以秒为单位。像图片中这样放好文件以后，返回到MiddleEval3目录，继续看我们的README.txt。

四、离线测试

运行elas的usage

如图所示，执行该命令可以在对应的 trainingQ文件夹中生成标准的在线提交时需要的文件的格式，将其中的文件替换成自己的就行，在线提交时需要将Elas生成的文件删除，只保留自己的。
这个地方的坑在于需要将默认的bash修改成csh模式，其实打开这个runalg脚本的第一行就能发现，常用的都是bash，而它特别注明了要用csh。这就是一开始追加下载tcsh的原因，有了这个tcsh工具，才能使用该模式。
在cygwin的安装目录找到Cygwin.bat这个文件，将里面末尾的“.\bash --login -i”修改为“.\tcsh -l”。

tcsh

然后重新打开cygwin64 terminal，转到MiddleEval3目录下按照README.txt中第五步的usage就可以进行评测了。这里仅给出其中一个示例。

离线评测示例