模型设置

该示例中使用的模型模拟了在城市场景中驾驶的车辆。

深度可视化

深度图是相机传感器输出的灰度表示。这些映射在灰度下可视化相机图像，具有更明亮的像素，指示离传感器越远离传感器的物体。您可以使用深度映射来为传感器验证深度估计算法。

这深度仿真3D摄像机块的端口输出0到1000米范围内的值的深度图。在该模型中，为了更好的可视性，饱和度块使深度输出达到最多150米。然后，增益块将深度映射缩放到范围[0,1]，以便到视频显示块可以在灰度中可视化深度图。

语义分割可视化

语义细分描述将图像的每个像素与类标签相关联的过程，例如路那建造， 要么交通标志。在3D仿真环境中，根据标签分类方案生成合成语义分段数据。然后，您可以使用这些标签培训用于UAV飞行应用的神经网络，例如着陆区识别。通过可视化语义分段数据，您可以验证您的分类方案。

这标签模拟3D摄像机块的端口为输出摄像机图像中的每个像素输出一组标签。每个标签对应于对象类。例如，在块使用的默认分类方案中，1对应于建筑物。一个标签0.是指未知类的对象，并显示为黑色。有关标签ID的完整列表及其相应的对象描述，请参阅标签端口描述仿真3D相机块参考页面。

MATLAB®功能块使用label2RGB.（图像处理工具箱）将标签转换为RGB三元组矩阵以进行可视化的功能。ColorMAP基于Camvid数据集中使用的颜色，如图所示利用深度学习的语义分割（电脑视觉工具箱）例子。颜色映射到默认虚幻引擎仿真场景中使用的预定义标签ID。辅助功能sim3dcolormap.定义ColorMap。检查这些Colormap值。

打开sim3dcolormap.m.

模型仿真

运行模型。

SIM（'uav_ue4_depth_imaging.slx'）;

仿真开始时，可​​视化引擎可能需要几秒钟才能初始化，尤其是当您第一次运行时。这mathworks_aerospace.窗口从场景起源显示场景。在这个场景中，四轮车UAV飞过一个城市街区的短距离。

相机显示，深度显示和语义分割显示块从相机传感器显示输出。

要更改输出深度数据的可视化范围，请尝试更新饱和度和增益块中的值。

要更改语义分段颜色，请尝试修改在中定义的颜色值sim3dcolormap.功能。或者，在UAV中label2RGB.MATLAB功能块，尝试用自己的Colormap或预定义的Colormap替换输入ColorMap。看COLOROMAP.。