guidance问题总结

1、树莓派配置guidance开发环境的问题

(1)、在树莓派上编译guidance SDK开发的程序时,不用链接/so/arm/里的库文件,而是要链接/so/XU3/里的库文件
(2)、不要忘记安装好linux上的guidance驱动软件:libusb-1.0.9.tar.bz2(http://www.libusb.org/)
(3)、运行程序时不要忘记sudo <可执行文件>,如果没有sudo,那么则没有权限连接到guidance


2、深度图的前69列是无效的,这是由立体匹配算法决定的


3、gudiance使用注意事项:

(1)gudiance容易受光照强度、物理表面纹理的影响;观测对象纹理良好;室外飞行时,请在视野开阔,光线充足,环境纹理比较丰富的场所飞行,不适合在水面,反光,透明物体表面在特别暗或特别亮,纹理稀疏,纹理重复度很高(例如颜色相同的小格子砖)有阴影和反光的地方使用,

(2)自然环境下处理的没在那么好
(3)可以用多信息融合或者滤波之类的
(4)guidance可以将得到的视觉定位信息传给飞控系统,用户手册上说到guidance装上就具有这个功能
(5)guidance视觉处理模块拥有UART口和USB口和其他系统(如PC)通信,UART口不能传输图像
(6)CAN-BUS,专门用于连接M100飞控

### 图像去雾中的频率和空间双重引导方法 在计算机视觉领域,图像去雾技术主要关注如何通过算法去除雾霾的影响,从而恢复清晰的图像。一种有效的方法是基于 **频率和空间双重引导 (Frequency and Spatial Dual Guidance)** 的策略来处理复杂的场景。 #### 频率域引导 频率域引导的核心在于利用高频信息来增强边缘细节并减少模糊效应。这种方法通常会分解输入图像到不同的频带,并分别对其进行优化。例如,在低频部分保留全局结构的同时,高频部分则用于捕捉局部纹理和边界特性[^1]。这种分离有助于更精确地调整不同尺度上的特征,而不会破坏整体一致性。 对于图像去雾而言,可以通过傅里叶变换或其他类似的工具提取这些频率分量: ```python import numpy as np from scipy.fftpack import fftshift, ifftshift, fft2 def frequency_guidance(image): f = np.fft.fft2(image) f_shifted = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(f_shifted)) return magnitude_spectrum ``` 上述代码展示了如何计算一幅图像的频谱图,这一步骤能够帮助理解哪些区域对应于重要的高频频段。 #### 空间域引导 相比之下,空间域引导侧重于分析像素级的空间关系及其邻近环境的信息。具体来说,它可以结合先验知识(如暗通道先验)或者学习得到的映射函数来进行指导。为了进一步提升效果,还可以引入额外约束条件——比如前面提到的身份损失(identity loss),其目的是维持原始高质量图片的主要属性不变,包括但不限于色彩平衡、对比度等方面的表现形式。 当把两者结合起来时,“频率-空间双导向”的框架便应运而生了。该模型不仅考虑到了单个维度内的最佳实践方案,还试图找到它们之间潜在的最佳组合方式以达到更好的综合性能指标。 最终总损耗由质量损失(quality loss)、保真度损失(fidelity loss)以及身份损失共同构成加权求和的形式表示出来: \[ L_{total} = \lambda_{qua}L_{G^{qua}} + \lambda_{fid}L_{fid} + \lambda_{idt}L_{idt} \] 其中权重参数\(\lambda\)用来调节各项的重要性程度. --- ### 总结 综上所述,采用频率与空间相结合的方式开展图像去雾工作具有显著优势。一方面可以从宏观角度把握住整个画面的大致轮廓;另一方面又能细致入微地改善那些容易被忽略的小范围变化情况。这样的设计理念极大地促进了实际应用价值的增长。
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