fsd

function Y = fuse_fsd(M1, M2, zt, ap, mp) %Y = fuse_fsd(M1, M2, zt, ap, mp) image fusion with fsd pyramid % % M1 - input image A % M2 - input image B % zt - maximum decomposition level % ap - coefficient selection highpass (see selc.m) % mp - coefficient selection base image (see selb.m) % % Y - fused image % (Oliver Rockinger 16.08.99) % check inputs [z1 s1] = size(M1); [z2 s2] = size(M2); if (z1 ~= z2) | (s1 ~= s2) error('Input images are not of same size'); end; % define filter w = [1 4 6 4 1] / 16; % cells for selected images E = cell(1,zt); % loop over decomposition depth -> analysis for i1 = 1:zt % calculate and store actual image size [z s] = size(M1); zl(i1) = z; sl(i1) = s; % check if image expansion necessary if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else, ew(1) = 0; end; if (floor(s/2) ~= s/2), ew(2) = 1; else, ew(2) = 0; end; % perform expansion if necessary if (any(ew)) M1 = adb(M1,ew); M2 = adb(M2,ew); end; % perform filtering G1 = conv2(conv2(es2(M1,2), w, 'valid'),w', 'valid'); G2 = conv2(conv2(es2(M22), w, 'valid'),w', 'valid'); % select coefficients and store them E(i1) = {selc(M1-G1, M2-G2, ap)}; % decimate M1 = dec2(G1); M2 = dec2(G2); end; % select base coefficients of last decompostion stage M1 = selb(M1,M2,mp); % loop over decomposition depth -> synthesis for i1 = zt:-1:1 % undecimate and interpolate M1T = conv2(conv2(es2(undec2(M1), 2), 2*w, 'valid'), 2*w', 'valid'); % add coefficients M1 = M1T + E{i1}; % select valid image region M1 = M1(1:zl(i1),1:sl(i1)); end; % copy image Y = M1;
在您提到的FSD(全称可能为Full Self-Driving,完全自动驾驶)软件或相关工具的安装过程中,需要明确的是,FSD通常是指特斯拉(Tesla)在其车辆中提供的自动驾驶功能,而不是一种可以随意下载和安装的第三方软件。如果您是指特斯拉FSD功能的安装或激活,请注意以下几点: 1. **特斯拉FSD功能是通过车辆OTA更新提供的**。如果您已经购买了FSD功能,系统会在有新版本时自动推送更新。您可以在车辆的“控制”>“软件”菜单中查看当前软件版本及更新状态[^1]。 2. **FSD功能的购买和激活**:在部分国家和地区,用户可以在购车前或购车后通过特斯拉官网或应用程序购买FSD套件。一旦购买成功,系统将自动为您激活该功能,并在后续的OTA更新中获得最新的自动驾驶功能增强[^1]。 3. **开发者或技术爱好者对FSD系统的探索**:如果您是开发者或技术爱好者,希望研究FSD系统的底层逻辑或进行定制开发,通常需要通过逆向工程、开源项目或第三方工具来实现。例如,社区中存在一些开源项目尝试模拟或扩展特斯拉FSD的功能,如Openpilot等。这些项目通常需要具备一定的编程能力和硬件知识,并且可能存在法律和技术风险。具体安装步骤通常包括下载源代码、配置编译环境、刷入设备等流程。具体操作可参考项目的GitHub页面或相关技术论坛[^1]。 4. **第三方工具和软件**:如果您希望使用与FSD相关的辅助工具或模拟器,可以考虑以下几种方式: - 使用特斯拉官方API进行数据读取和远程控制,需注册开发者账号并获取API密钥。 - 使用开源社区提供的工具链,如teslausb、teslamate等,这些工具可以帮助您记录行车数据、分析驾驶行为等。 - 模拟器方面,可以使用如CARLA等开源自动驾驶仿真平台,结合FSD相关的算法模型进行测试和研究。 ### 安装示例(以Openpilot为例) ```bash # 克隆Openpilot仓库 git clone https://github.com/commaai/openpilot.git # 进入项目目录 cd openpilot # 安装依赖项(适用于Ubuntu系统) sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-venv libgl1 libsm6 # 创建虚拟环境并激活 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt # 编译和运行 make ./run.sh ``` 以上步骤仅为简化示例,实际安装过程可能涉及更多细节配置和硬件适配。 ---
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