Pseudocylindrical convolutions for Learned Omnidirectional Image Compression

Requirmed packages:

• pytorch
• cv2 (python-opencv)
• numpy

Install:

• python setup.py install
• cd coder & python setup_linux.py install

Running the codec for 360-degree images:

• Encoding:
  • python pseudo_codec.py --enc --img-file image_names.txt --code-file code_names.txt --model-idx 3 --ssim
  • python pseudo_codec.py --enc --img-list a.png b.png --code-list code_a code_b --model-idx 3 --ssim
• Decoding:
  • python pseudo_codec.py --dec --out-file decoded_image_names.txt --code-file code_names.txt --model-idx 3 --ssim
  • python pseudo_codec.py --dec --out-list a_dec.png b_dec.png --code-list code_a code_b --model-idx 3 --ssim
• Testing (Decoding and evaluate the performance):
  • python pseudo_codec.py --test --img-file source_image_names.txt --code-file code_names.txt --model-idx 3 --ssim
  • python pseudo_codec.py --test --img-list a.png b.png --code-list code_a code_b --model-idx 3 --ssim
  • python pseudo_codec.py --test --img-list a.png b.png --code-list code_a code_b --model-idx 3 --ssim