v4l2驱动编写篇一--介绍

本文介绍了V4L2 API的历史及应用,探讨了包括影像捕获、视频输出、垂直消隐接口等多种设备接口。此外,还概述了V4L2 API中涉及的配置过程及视频数据传输方法。

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原文网址:http://lwn.net/Articles/203924/
笔者最近有机会写了一个摄像头的驱动,是“One laptop per child”项目的中摄像头专用的。这个驱动使用了为此目的而设计的内核API:the Video4Linux2 API。在写这个驱动的过程中,笔者发现了一个惊人的问题:这个API的文档工作做得并不是很好,而用户层的文档则写的,实际上,相当不错。为了补救现在的状况,LWN将在未来的内个月里写一系列文章,告诉大家如何写V4L2接口的驱动。
V4L2有一段历史了。大约在1998的秋天,它的光芒第一次出现在Bill Dirks的眼中。经过长足的发展,它于2002年11月,发布2.5.46时,融入了内核主干之中。然而直到今天,仍有一部分内核驱不支持新的API,这种新旧API的转换工作仍在进行。同时,V4L2 API也在发展,并在2.6.18版本中进行了一些重大的改变。支持V4L2的应用依旧相对较少。
V4L2在设计时,是要支持很多广泛的设备的,它们之中只有一部分在本质上是真正的视频设备:

  • video capture interface (影像捕获接口)从调谐器或是摄像头上获取视频数据。对很多人来讲,影像捕获(video capture) 是V4L2的基本应用。由于笔者在这方面的经验是强项,这一系列文章也趋于强调捕获API,但V4L2不止这些。
  • video output interface (视频输出接口)允许应用使用PC的外设,让其提供视频图像。有可能是通过电视信号的形式。
  • 捕获接口还有一个变体,存在于video overlay interface(视频覆盖接口)之中。它的工作是方便视频显示设备直接从捕获设备上获取数据。视频数据直接从捕获设备传到显示设备,无需经过CPU。
  • VBI interfaces (Vertical blanking interval interface,垂直消隐接口)提供垂直消隐期的数据接入。这个接口包括raw和sliced两种接口,其分别在于硬件中处理的VBI数据量。(为什么要在消隐期间接入数据呢?看这里
  • radio interface (广播接口) 用于从AM或FM调谐器中获得音频数据。
也可能出现其它种类的设备。V4L2 API中还有一些关于编译码和效果设备的stub,他们都用来转换视频数据流。然而这块的东西尚未完成确定,更不说应用了。还有“teletext”和”radio data system”的接口,他们目前在V4L1 API中实现。他们没有移动到V4L2的API中来,而且目前也没有这方面的计划。
视频驱动与其他驱动不同之处,在于它的配置方式多种多样。因此大部分V4L2驱动都有一些特定的代码,好让应用可以知道给定的设备有什么功能,并配置设备,使其按期望的方式工作。V4L2的API定义了几十个回调函数,用来配置如调谐频率、窗口和裁剪、帧速率、视频压缩、图像参数(亮度、对比度…)、视频标准、视频格式等参数。这一系列文章的很大部分都要用来考察这些配置的过程。
然后,还有一个小任务,就是有效地在视频频率下进行I/O操作。V4L2定义了三种方法来在用户空间和外设之间移动视频数据,其中有些会比较复杂。视频I/O和视频缓冲层,将会分成两篇文章来写,它们是用来处量一些共性的任务的。
随后的文章每几周发一篇,共会加入到下面的列表中。
内容概要:本文是关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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