Coding Style

工程特点（要求）

cmake工程
算法核心代码无第三方依赖，可跨平台使用
详细的单元测试，矩阵测试数据使用随机矩阵，图片测试数据使用经典的lena或标准数据集
输入输出参数判断
浮点型数据类型使用宏FLOAT，可以单精度float和双精度double切换，默认float
定义eps，对接近零的浮点型数据做判断，并进行特殊处理或计算（如果需要）
最外层命名空间

主要内容（范围）

模块分类

基本数据结构
- common.h
基本数学运算 (No Eigen)
- 向量
- matrix (用Viso2中的)
- 反对称矩阵
- 插值算法interpolation algorithm: 线性linear, 双线性bilinearity
计算机视觉computer vision (No OpenCV & PCL)
- 基本数据结构
  - Size
  - RGB
  - Rect
- 2D image process (对标实现 cv::Mat)
  - 实现2D Image类
  - 拷贝操作
  - 颜色空间转换: YUV-->RGB, RGB-->grayscale
  - 放大缩小
  - 图像滤波: mean, gaussian
- 3D pointcloud
- camera model
- stereo vision
  - stereo match
  - disparity --> depth image
运动学kinematics (统一右手系)
- 旋转矩阵rotation matrix
- 单位四元数quarternion（统一Hamilton四元数）
  - quarternion结构体
  - 归一化操作
  - 其他运算，根据需要补充
- 转换
  - euler angles <--> rotation matrix (12 methods)
  - quarternion <--> rotation matrix
- 注意：小角度的近似运算

模块说明

每个模块还要实现各自专用的数据结构
根据使用需求，通过设置cmake的开关选项，决定编译哪个模块，每个模块输出一个so文件

单元测试

gtest
使用OpenCV或者CImg等图像库作为数据的输入输出接口，并做对比测试
数学算法测试使用Eigen等库做对比测试
矩阵测试数据使用随机矩阵，图片测试数据使用经典的lena或标准数据集

文档注释

doxygen with latex
注明公式(LaTeX)，跟代码严格对应
注明公式或算法出处（链接）

代码规范

google code style

输出&使用

输出： shared library
使用： git submodule的方式