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#!/bin/bash
# install dependencies
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y cmake
sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev
sudo apt-get install -y pkg-config
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libpng12-dev libtiff5-dev libjasper-dev

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Docker 치트 시트

한국어 번역(초벌) : nacyot

왜 Docker를 사용해야하는가?

Why Should I Care (For Developers)

"나에게 Docker의 매력은 간단히 격리된 환경을 만들 수 있다는 것과, 그러한 환경을 재사용할 수 있다는 점이다."런타임 환경을 한 번 만들어 패키지로 만들면, 이 패키지를 다른 어떤 머신에서도 다시 사용할 수 있다. 또한 여기서 실행되는 모든 것은 마치 가상머신과 같이 호스트로부터 격리되어있다. 무엇보다도 이런 모든 일들이 빠르고 간단히 가능하다.

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#!/bin/bash

# 1. Installing Eclipse
# http://www.eclipse.org/ or CUDA Tool-Kit (Nsight Eclipse).

# 2. Catkin-y approach
[ -d "$1" ] || exit
[ $# == 1 ] || exit

export ROOT_PATH=$1

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export nas_path=$1
export username=$2
export password=$3
export target_path=$4

sudo mount -t cifs $nas_path -o username=$username,password=$password,rw,nounix,iocharset=utf8,file_mode=0644,dir_mode=0755,uid=1000,gid=1000,ver=1.0 $target_path

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cmake_minimum_required(VERSION x.x.x FATAL_ERROR)  
# Project에 필요한 최소한의 cmake 버전을 명시

project(PackageName)  
# Project 이름을 지정, 여기서 패키지 이름은 ${PROJECT_NAME} 변수에 저장

find_package(Library_Name REQUIRED)  
# 추가할 Library Package를 지정

set(Var_Name Val)  

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# list

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# by Kwanghoe, kheo1772@gmail.ac.kr
#-------------------------------------------------------------------------------
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
project(rt_example)
add_compile_options(-std=c++11)

#-------------------------------------------------------------------------------
# Find Cuda and Additional packages
if(VIBRANTE)
    set(ARCH_DIR "aarch64-linux")

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                // Draw Lane on The image
                cv::Mat laneOverlay = drawImg(cv::Rect(0,0,drawImg.cols, drawImg.rows)).clone();
                lane_polylines.push_back(cv::Point(topic_lane[0], topic_lane[1]));
                lane_polylines.push_back(cv::Point(topic_lane[2], topic_lane[3]));
                lane_polylines.push_back(cv::Point(topic_lane[6], topic_lane[7]));
                lane_polylines.push_back(cv::Point(topic_lane[4], topic_lane[5]));
                cv::fillConvexPoly(laneOverlay, lane_polylines, cv::Scalar(0, 255, 0), 8);
                double alpha = 0.3;
                cv::addWeighted(laneOverlay, alpha, drawImg, 1 - alpha, 0, drawImg);

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#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <iostream>
void Processing(const Eigen::Affine3f &transformation_matrix, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &origin_point_cloud, const cv::Mat &projection_matrix, const cv::Mat &cameraMat, const cv::Size &image_size, cv::Point2f &result, bool log_flag = true);

void Processing(const Eigen::Affine3f &transformation_matrix, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> &origin_point_cloud, const cv::Mat &projection_matrix, const cv::Mat &cameraMat, const cv::Size &image_size, cv::Point2f &result, bool log_flag){
    // Transfrom Points with Parameters
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> transform_point_cloud;

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When I was trying to study ROS python to use it with ROS C++ packages, I followed below list.

• DuckieTown Guide
• The construct Guide