![如何学习开源代码？]()
如何学习开源代码？
关于如何学习开源代码？
对此我简单的以为学习开源代码就是把代码看懂，但是一旦面对工程量庞大的代码，一下子就没有任何的头绪了，而且并没有任何学长教我们，查AI似乎也不太有效果，我就去请教了下老师。经过一下午的学习，我对开源代码学习又有了一个新的认识。
如何开始？
我们用这份开源项目来做个例子(也是我正在看的)
对于一份正经的开源项目，一定会有一份完善的README文件。例如，通过这份README文档，我们可以获得以下信息
- 硬件配置
- 环境部署
- 调节参数
- 环境配置
- 文件结构
通过这些信息，我们可以大概了解整个程序所需要的配置以及它能实现的功能。如果遇到什么陌生的东西(对于我来说例如线程延时、Eigen、Cere…)，这个时候我们就要自去通过各种手段去查阅相关资料去了解，这比无脑的去看还是强太多了。
Next
首先，我们需要明白什么叫做程序。程序，就是数据结构+算法+逻辑。我认为，如果我们想看懂某个项目的代码，首先就需要明确整个项目的逻辑，也就是整个代码的主程序入口(bash)。只有梳理好整个代码的逻辑，我们才能做到代码在心中杂而不乱。
接下来我们来看看代码的文件结构
文件结构
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├── auto_start.sh //自启动脚本
├── CMakeLists.txt
├── README.md
└── src
├── armor_detector // 自瞄
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── include
│ │ ├── ArmorFinder.h
│ │ ├── DetectAccelerator.h
│ │ ├── Detector.h
│ │ ├── EnemyType.h
│ │ ├── LightBarFinder.h
│ │ ├── NumberClassifier.h
│ │ └── TargetBumper.h
│ └── src
│ ├── ArmorFinder.cpp // 灯条匹配装甲板
│ ├── DetectAccelerator.cpp // ROI提取
│ ├── Detector.cpp // 自瞄子线程
│ ├── LightBarFinder.cpp // 预处理 & 筛选灯条
│ ├── NumberClassifier.cpp // HOG + SVM 数字分类
│ └── TargetBumper.cpp // 优先级判断
├── AutoAim.cpp // 主程序，生成子线程
├── AutoAim.h
├── buff // 能量机关
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── include
│ │ ├── AdaptiveEKF.hpp
│ │ ├── buffAngleKalman.h
│ │ ├── buffArmorNode.h
│ │ ├── buffClassifier.h
│ │ ├── buffCompensation.h
│ │ ├── buffCurver.h
│ │ ├── buffDetector.h
│ │ ├── buffEKF.h
│ │ ├── buffKalman.h
│ │ └── buffPredictor.h
│ └── src
│ ├── buffAngleKalman.cpp
│ ├── buffClassifier.cpp // 能量机关SVM分类器
│ ├── buffCompensation.cpp // 能量机关补偿计算
│ ├── buffCurver.cpp // 正弦曲线拟合
│ ├── buffDetector.cpp // 能量机关识别器
│ ├── buffEKF.cpp // 能量机关EKF角度滤波，已弃用
│ ├── buffKalman.cpp // 能量机关KF角度滤波，已弃用
│ └── buffPredictor.cpp // 能量机关预测器
├── driver
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── include
│ │ ├── DxImageProc.h
│ │ ├── GxCamera.h
│ │ ├── GxIAPI.h
│ │ ├── SerialPort.h
│ │ └── VideoCapture.h
│ └── src
│ ├── GxCamera.cpp // 大恒相机软件驱动
│ ├── SerialPort.cpp // 串口通信线程
│ └── VideoCapture.cpp // 采集图像线程
├── lcm // LCM通信模块，用以发送信息给自己电脑debug使用，需要配合QT小程序使用
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── example_t.lcm
│ ├── exlcm
│ │ └── example_t.hpp
│ ├── info.hpp
│ ├── lcm_module.cpp
│ └── lcm_module.h
├── pose_estimate // 位姿估计
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── include
│ │ ├── AdaptiveEKF.hpp
│ │ ├── CTModel.h
│ │ ├── ExtendedKalman.hpp
│ │ ├── NormalEKF.h
│ │ ├── NormalKalman.h
│ │ ├── PitchYawFilter.h
│ │ ├── PoseSolver.h
│ │ ├── Predictor.h
│ │ ├── SecondFilter.h
│ │ └── STF.hpp //强跟踪滤波器有关文件
│ └── src
│ ├── CTModel.cpp // CT运动模型估计小陀螺的旋转，已弃用
│ ├── NormalEKF.cpp // EKF滤波进行状态估计(参考上交)
│ ├── NormalKalman.cpp // CV模型进行状态估计，已被EKF代替
│ ├── PitchYawFilter.cpp
│ ├── PoseSolver.cpp
│ ├── Predictor.cpp
│ └── SecondFilter.cpp // 卡尔曼滤波进行低通滤波
└── utils
├── CMakeLists.txt
├── destroy // 部分以后可能有参考价值的弃用代码
│ ├── AdaptiveEKF.hpp
│ ├── CAModel.cpp // CA运动模型
│ ├── CAModel.h
│ ├── CTModel.cpp // CT旋转估计模型
│ ├── CTModel.h
│ ├── README.md
│ ├── SingerExtendedFilter.cpp // Singer模型(EKF)
│ ├── SingerExtendedFilter.h
│ ├── SingerFilter.cpp // Singer模型(KF)
│ └── SingerFilter.h
├── include
│ ├── Config.h
│ ├── LockFreeQueue.hpp // 无锁循环队列
│ ├── Log.h
│ ├── Params.h
│ └── Timer.h
├── src
│ ├── Config.cpp // 配置文件读取
│ ├── Log.cpp // 日志
│ ├── Params.cpp // 参数定义
│ └── Timer.cpp // 计时器，用来计算帧率; 或作为计数器，用来分频
└── tools
├── buff_model.xml // 能量机关SVM模型
├── init.json // 配置文件
└── svm_numbers.xml // 数字分类SVM模型
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大致分为了自瞄、能量机关、驱动、位姿估计、LCM通信等五个模块，其中我们很容易的去找到它的主程序文件AutoAim.cpp,我们直接打开。
[![demo]()
]
最良心的是每个代码都有一定的注释，一定程度上为学习者提供了便利。这样以来，我们就可以正式的、愉快的开始看代码(看代码是逃不掉的，但是这样看代码一定能把逻辑捋顺)。通过VSCode的快捷功能(Ctrl+鼠标左键)，遇到新定义的结构体和类时可以快速索引。我们学习的不仅仅是算法，对于我们这样的编程小白来说，代码的结构和编写方式也很重要。总的来说，我们围绕着三个方面来进行学习。(老师给我总结的，我要好好谢谢老师)
-WHAT(代码层面，对编程语言的掌握要熟练)
所编写的这个是什么，是结构体？还是类？我代码编写所用到的知识是什么？我要知道我看的是什么？如果其中有自己的知识盲点，我们就需要下去搜集相关的信息去了解学习，一步一步推进。
-HOW(算法层面)
我们这个代码某个结构体或类，是如何实现的？这一部是需要我们去研究模仿的一步，它涉及到代码的设计。
-WHY(理解层面，对数据结构的掌握熟练)
这个代码为什么要这样编写？有什么作用？
