事件相機仿真器模擬事件相機，生成事件數據供不同任務使用。本文簡介一款仿真器v2e。

Before v2e

在v2e出現之前，也出現過不少仿真器，從uzh的repo上可以找到

比較出名的一個是2017年的Event Camera Dataset附帶的仿真器，其根據最基本的事件生成模型進行仿真。

另一個是ESIM，相對于之前的仿真能力強大，仿真技術上的一項改進是將均勻采樣改變了自適應采樣，使光強變化更快的時候時間采樣率更高。見下圖右。

左圖：[1]的采樣原理；[2]ESIM的自適應采樣

同時，ESIM由于可以自行設置圖片或3D場景進行自定義的相機運動，可以獲取包括普通圖像、深度圖等信息在內的數據，廣泛的應用于SLAM、光流估計等任務。可以在ROS運行，使用較為方便。

圖：ESIM配置后的和運行結果

About v2e

最后出現了本文的重點v2e[3]。在ESIM和vid2e中，生成機制是事件生成模型，考慮了噪聲和對比度閾值的影響，但與實際具有較大差距。v2e相比于前者，增加了更多的功能：暗光仿真、運動模糊、時間延遲等。（以下內容來自本人之前的博客，直接進行了搬運。博客連接點擊文末“獲取原文”）

v2e的安裝與使用（windows）

v2e的完整安裝可參考github的repo

本人在windows11 RTX3050筆記本上進行了安裝測試，進行整理如下：

1. 安裝環境

首先需要安裝v2e的運行環境，推薦采用conda安裝python3.9的虛擬環境。

之后官方說需要有GPU和CUDA加速，我不清楚沒有GPU是否可以，但我覺得哪怕可以仿真也會非常慢，不能忍受，所以還是需要有GPU；

最后安裝v2e依賴項：下載v2e后采用pip進行安裝依賴項。

2. 數據準備

v2e采用SuperSloMo網絡首先對原始視頻進行慢放，所以需要下載SuperSloMo的模型，并創建一個input路徑將模型放在input路徑下備用；

之后需要放待仿真的數據，v2e可以對視頻進行仿真，也可以對一組圖片進行仿真，只需要給定的是視頻文件路徑或圖片文件夾路徑即可自動選擇。

3. 運行與參數選擇

v2e的參數極其多，畢竟仿真的功能很多，包括DVS的參數（時間戳/像素分辨率、噪聲水平、對比度閾值、截止頻率等）、SuperSloMo的參數、輸入輸出參數（可以輸出視頻、文本、hdf5、aedat等多種格式）等，詳見v2e的repo。

運行時只需要在cmd進入虛擬環境后執行一行代碼即可。

v2e仿真DVS數據輸出視頻

針對上面的視頻，原視頻6s，分辨率設置為346x260，其他參數采用默認配置，仿真時間約3-5分鐘（RTX3050）。

4. 使用感受：

v2e的內容雖然非常復雜，但是使用起來較為簡單，只需要按照文檔把參數設置好就可，而且如果遇到錯誤在運行時給出的報錯信息也非常完整，基本可以根據報錯信息快速定位問題原因并解決。

后記

我配置過ESIM和v2e，感覺v2e雖然功能復雜，但使用起來更為方便，開發的較為完善，而ESIM配置過程中印象里踩了不少的坑。v2e的另一個好處就是可以windows下使用，對ubuntu和ros不熟悉的朋友更加友好。當然，最重要的是，v2e的仿真更加科學、真實。所以如果有仿真需求的朋友，可以考慮直接用v2e。

審核編輯：劉清