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  • 设置BM、SGBM和GC算法的状态参数

    万次阅读 2014-07-12 00:04:30
    5. 如何设置BM、SGBM和GC算法的状态参数? (1)StereoBMState // 预处理滤波参数 preFilterType:预处理滤波器的类型,主要是用于降低亮度失真(photometric distortions)、消除噪声和增强纹理等, ...

    from http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291


    5. 如何设置BM、SGBM和GC算法的状态参数?

    (1)StereoBMState

    // 预处理滤波参数

    • preFilterType:预处理滤波器的类型,主要是用于降低亮度失真(photometric distortions)、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型:CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE(归一化响应) 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL(水平方向Sobel算子,默认类型), 该参数为 int 型;
    • preFilterSize:预处理滤波器窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5..21x21 之间,参数必须为奇数值, int 型
    • preFilterCap:预处理滤波器的截断值,预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值,参数范围:1 - 31(文档中是31,但代码中是 63), int

    // SAD 参数

    • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5 至 21x21 之间,参数必须是奇数,int 型
    • minDisparity:最小视差默认值为 0, 可以是负值,int 型
    • numberOfDisparities:视差窗口,即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍,int 型

    // 后处理参数

    • textureThreshold:低纹理区域的判断阈值。如果当前SAD窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值,则该窗口对应的像素点的视差值为 0(That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel),该参数不能为负值,int 型
    • uniquenessRatio:视差唯一性百分比, 视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时,最低代价对应的视差值才是该像素点的视差,否则该像素点的视差为 0 (the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ),该参数不能为负值,一般5-15左右的值比较合适,int 型
    • speckleWindowSize:检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查,int 型
    • speckleRange:视差变化阈值,当窗口内视差变化大于阈值时,该窗口内的视差清零,int 型

    // OpenCV2.1 新增的状态参数

    • roi1, roi2:左右视图的有效像素区域,一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递,也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2,OpenCV 会通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域,在有效区域外的视差值将被清零。
    • disp12MaxDiff:左视差图(直接计算得出)和右视差图(通过cvValidateDisparity计算得出)之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1,即不执行左右视差检查。int 型。注意在程序调试阶段最好保持该值为 -1,以便查看不同视差窗口生成的视差效果。具体请参见《使用OpenGL动态显示双目视觉三维重构效果示例》一文中的讨论。

    在上述参数中,对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个,一般只需对这三个参数进行调整,其余参数按默认设置即可

    在OpenCV2.1中,BM算法有C和C++ 两种实现模块。

     

    (2)StereoSGBMState

    SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致,下面只解释不同的部分:

    • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[1,11],一般应该在 3x3 至 11x11 之间,参数必须是奇数,int 型
    • P1, P2:控制视差变化平滑性的参数。P1、P2的值越大,视差越平滑。P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数;P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。OpenCV2.1提供的例程 stereo_match.cpp 给出了 P1 和 P2 比较合适的数值
    • fullDP:布尔值,当设置为 TRUE 时,运行双通道动态编程算法(full-scale 2-pass dynamic programming algorithm),会占用O(W*H*numDisparities)个字节,对于高分辨率图像将占用较大的内存空间。一般设置为 FALSE

    注意OpenCV2.1的SGBM算法是用C++ 语言编写的,没有C实现模块。与H. Hirschmuller提出的原算法相比,主要有如下变化:

    1. 算法默认运行单通道DP算法,只用了5个方向,而fullDP使能时则使用8个方向(可能需要占用大量内存)。
    2. 算法在计算匹配代价函数时,采用块匹配方法而非像素匹配(不过SADWindowSize=1时就等于像素匹配了)。
    3. 匹配代价的计算采用BT算法("Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo" by S. Birchfield and C. Tomasi),并没有实现基于互熵信息的匹配代价计算。
    4. 增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序。

    (3)StereoGCState

    GC算法的状态参数只有两个:numberOfDisparities 和 maxIters ,并且只能通过 cvCreateStereoGCState 在创建算法状态结构体时一次性确定,不能在循环中更新状态信息。GC算法并不是一种实时算法,但可以得到物体轮廓清晰准确的视差图,适用于静态环境物体的深度重构。

    注意GC算法只能在C语言模式下运行,并且不能对视差图进行预先的边界延拓,左右视图和左右视差矩阵的大小必须一致。

     

     

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  • NVIDIA Jetson TX2 查看系统参数状态

    万次阅读 2017-06-15 17:00:54
    在刷 JetPack 3.0之前 和刷之后 版本参数发生细微的变化: REVISION:由 0.1变成 1.0 了。 刷 JetPack 3.0之前: 刷 JetPack 3.0之后: 2,查看系统版本: cat /etc/l


    1,查看Jetson TX2 L4T版本:

    head -n 1 /etc/nv_tegra_release
    

    在刷 JetPack 3.0之前 和刷之后  版本参数发生细微的变化:   REVISION:由 0.1变成 1.0 了。

    JetPack 3.0之前:


    JetPack 3.0之后:



    2,查看系统版本:

    cat /etc/lsb-release
    


    3,    查看系统l内核:

    uname -a



    4,查看内存:

    free -m
    


    5,查看CPU详情:

    lscpu
    



    6,查看硬盘分区:

    sudo parted -l
    


    7,查看硬盘空间

    df -h
    


    8,查看正在运行的进程:

    top
    



    9,查看USB设备

    lsusb
    



    参考:http://www.ncnynl.com/archives/201704/1487.html

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  • 如何设置BM、SGBM和GC算法的状态参数? (1)StereoBMState // 预处理滤波参数 preFilterType:预处理滤波器的类型,主要是用于降低亮度失真(photometric distortions)、消除噪声和增强纹理等, 两种可选...

    原文来源:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291

    本文效果图资源代码:http://download.csdn.net/detail/this_is_chris/9565697,VS2010+opencv248实现。


    如何设置BM、SGBM和GC算法的状态参数?

    (1)StereoBMState

    // 预处理滤波参数

    • preFilterType:预处理滤波器的类型,主要是用于降低亮度失真(photometric distortions)、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型:CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE(归一化响应) 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL(水平方向Sobel算子,默认类型), 该参数为 int 型;
    • preFilterSize:预处理滤波器窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5..21x21 之间,参数必须为奇数值, int 型
    • preFilterCap:预处理滤波器的截断值,预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值,参数范围:1 - 31(文档中是31,但代码中是 63), int

    // SAD 参数

    • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5 至 21x21 之间,参数必须是奇数,int 型
    • minDisparity:最小视差默认值为 0, 可以是负值,int 型
    • numberOfDisparities:视差窗口,即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍,int 型

    // 后处理参数

    • textureThreshold:低纹理区域的判断阈值。如果当前SAD窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值,则该窗口对应的像素点的视差值为 0(That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel),该参数不能为负值,int 型
    • uniquenessRatio:视差唯一性百分比, 视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时,最低代价对应的视差值才是该像素点的视差,否则该像素点的视差为 0 (the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ),该参数不能为负值,一般5-15左右的值比较合适,int 型
    • speckleWindowSize:检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查,int 型
    • speckleRange:视差变化阈值,当窗口内视差变化大于阈值时,该窗口内的视差清零,int 型

    // OpenCV2.1 新增的状态参数

    • roi1, roi2:左右视图的有效像素区域,一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递,也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2,OpenCV 会通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域,在有效区域外的视差值将被清零。
    • disp12MaxDiff:左视差图(直接计算得出)和右视差图(通过cvValidateDisparity计算得出)之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1,即不执行左右视差检查。int 型。注意在程序调试阶段最好保持该值为 -1,以便查看不同视差窗口生成的视差效果。具体请参见《使用OpenGL动态显示双目视觉三维重构效果示例》一文中的讨论。

    在上述参数中,对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个,一般只需对这三个参数进行调整,其余参数按默认设置即可

    在OpenCV2.1中,BM算法有C和C++ 两种实现模块。

     原图:


    BM算法效果图:




    (2)StereoSGBMState

    SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致,下面只解释不同的部分:

    • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[1,11],一般应该在 3x3 至 11x11 之间,参数必须是奇数,int 型
    • P1, P2:控制视差变化平滑性的参数。P1、P2的值越大,视差越平滑。P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数;P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。OpenCV2.1提供的例程 stereo_match.cpp 给出了 P1 和 P2 比较合适的数值
    • fullDP:布尔值,当设置为 TRUE 时,运行双通道动态编程算法(full-scale 2-pass dynamic programming algorithm),会占用O(W*H*numDisparities)个字节,对于高分辨率图像将占用较大的内存空间。一般设置为 FALSE

    注意OpenCV2.1的SGBM算法是用C++ 语言编写的,没有C实现模块。与H. Hirschmuller提出的原算法相比,主要有如下变化:

    1. 算法默认运行单通道DP算法,只用了5个方向,而fullDP使能时则使用8个方向(可能需要占用大量内存)。
    2. 算法在计算匹配代价函数时,采用块匹配方法而非像素匹配(不过SADWindowSize=1时就等于像素匹配了)。
    3. 匹配代价的计算采用BT算法("Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo" by S. Birchfield and C. Tomasi),并没有实现基于互熵信息的匹配代价计算。
    4. 增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序。
    SGBM算法效果图:



    (3)StereoGCState

    GC算法的状态参数只有两个:numberOfDisparities 和 maxIters ,并且只能通过 cvCreateStereoGCState 在创建算法状态结构体时一次性确定,不能在循环中更新状态信息。GC算法并不是一种实时算法,但可以得到物体轮廓清晰准确的视差图,适用于静态环境物体的深度重构。

    注意GC算法只能在C语言模式下运行,并且不能对视差图进行预先的边界延拓,左右视图和左右视差矩阵的大小必须一致。

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  • 第一种:两种不同状态切换显示,在class属性中使用三目运算符动态选择Class属性即可在wxss中定义被点击和未被点击的样式,如下:[css] view plain copy.is_checked{ color: #FE0002 ; background: #fff; } ....

    第一种:两种不同状态切换显示,在class属性中使用三目运算符动态选择Class属性即可

    在wxss中定义被点击和未被点击的样式,如下:

    [css]  view plain  copy
    1. .is_checked{  
    2.   color#FE0002 ;  
    3.   background#fff;  
    4. }  
    5. .normal{  
    6.   color#333;  
    7.   background#F0F1EC;  
    8. }  

    依然是在wxml文件中进行数据绑定:

    [html]  view plain  copy
    1. <view class="{{isChecked?'is_checked':'normal'}}" bindtap="serviceSelection"></view>  

    第二种:两种以上状态切换显示,在style属性或者class属性中调用方法返回不同值来实现


    情况A:在wxs文件里面封装一个函数,函数名为selectStatus,参数是后台返回的状态码数值,return 一个对象(本例包含x和y两个属性,代表不同的 文字以及颜色色号)当后台返回的状态status 为 0,1 ,2,3 时。返回不同的颜色和文字即可

    [html]  view plain  copy
    1. <wxs src='../../utils/filter.wxs' module='filters' />  
    2. <text class='status' style='color:{{filters.selectStatus(item.status).y}}'>{{filters.status(item.status).x}}</text>  
    情况B:通过调用方法wxs文件定义好的方法动态返回合适的class选择器属性值,从而改变页面显示效果
    <!-- 引入wxs,并设置module名 -->
    <wxs src="../../src/wxs/common.wxs" module="util" />
    <!-- 通过检测邮箱是否有效,来设置相应的class,再在wxss中写好相应的样式 -->
    <input class="email_input {{util.validateEmail(email)?'':'error'}}" placeholder='请输入' value='{{email}}' bindinput='emailInput'> </input>

    PS:我们第二种实现基于微信小程序新功能WXS(2017.08.30新增)

    • WXS增强了wxml的功能,相当于页面中的脚本语言,我们可以将比如检查手机格式的函数放在wxs中来使用(根据是否正确来改变相应的样式),而不用跑到在js中去检查。wxs目前似乎并不支持ES6(至少let不能使用)wxs文件不能被js文件引用。wxs文件能引用wxs文件。
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  • Java 使用 enum 限制参数的有限状态

    千次阅读 2014-04-18 09:01:56
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空空如也

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