深度信息显示：
深度信息在室内场景识别中非常重要，可以显著提高认知水平。 最简单的方法之一是将Kinect获得的深度贴图线性重新缩放为0-255，并向输入层添加信道。 另一种方法是使用三个通道重新编码深度贴图：水平视差、高于地面的高度、像素的局部表面和估计重力方向的倾斜角。
这种编码方式称为HHA。 然后，通过HHA编码获得的三个信道数据线性地重新缩放到0-255，然后转换为RGB图像。
HHA:
horizontal disparity，height above ground，andtheanglethepixel’slocalsurfacenormalmakeswitheinferredgravitydirection。
Gupta[1]等人提出。 HHA是将深度图像转换为三个不同的通道：水平差异、相对高度和表面法线向量角度。 该方法取得了非常好的效果，但HHA编码方法只强调各通道数据之间的互补信息，忽视了各通道的独立分量，存在局限性。
生成HHA的代码请参考以下URL。 需要在生成的HHA图像中留言。
3359 github.com/s-Gupta/rcnn-depth
见文章：
33558 www.doc88.com/p-4853561203615.html
3359 blog.csdn.net/will Winston/article/details/78723507