自动曝光可以可以通过调节 模拟增益,数字增益,曝光时间,光圈大小来调剂曝光. 曝光在ISP PIPLINE的位置. (先介绍一个额外的知识点: ) gamma compression(也就是de-gamma(反向的gamma),实际上更亮的场景生成pixel值的时候被采集设备压缩了(量化的目的就是为了在有限的bit中表示更大的亮度,比如8bit量化,通过gamma压缩,实际上可以表示的亮度是大于255的.在display端需要恢复实际的场景的亮度,就是通过gamma correction来实现的

一.器件的选用 制做并口ISP下载在网上有很多的电路和对应的PC端下载软件.很多人疑惑,不知该用哪张图,用哪个下载软件.我看了一下,采用的器件主要是74HC373.74HC541和74HC244.其实用哪个器件都可以,基本上用哪个软件也都可以使用.只要搞清了它们的并口引脚和控制线的控制方法.我先上这几个器件的图: 通过这几张图的逻辑和真值表可以看出它们的异同. ISP下载线电路的实质也就是将PC端下载软件送出的4路串行编程信号通过4个缓冲器整形为TTL信号然后交给AT89S51的ISP口.只要把

前言: 上一篇文章: ISP PIPLINE (五) Denoise 下一篇文章: (1)3A定义包括什么 Iris:自动光圈,根据环境自动调节光圈. 既然讲到光圈,就先看一下光圈是什么,以及它如何影响亮度以及景深的. 光圈主要有两个作用,一是影响光量.二是影响景深. 作用一,影响光量. 不多说上图: 作用二,影响景深. 不多说上图: 光圈是如何影响景深的: 景深是如何影响背景虚化效果的: 下图中可以判断大光圈造成景深变小(至于为何可以看一下我专栏里介绍的弥散圆的知识).光圈变大,景深变小,背景

如何理解 ISO.快门.光圈.曝光这几个概念? 摄影基础篇——彻底弄清光圈.快门与ISO 理解这三个参数各自都是如何控制进入的光线量: 快门速度一般的表示方法是1/100s.1/30s.2s: 小的“光圈数值”代表了大光圈,而大的“光圈数值”代表了小光圈.比如f/1.2.f/1.8.f/2.8这三组数值都表示大光圈(注意一般f/+一个数值特指光圈数值),其中f/1.2的光圈最大(f/1.2的光圈是很大的,可以想象那么大的光圈孔,光线灰常容易就进来了!晚上光线不好的时候拍就更容易了):而f/18.

全志R58平台调通s5k5eya(RAW+MIPI) 2017/5/31 10:30 版本:V1.1 1.前期使用的是s5k5eyx的ISP的固件/tuning 文件 Y:\s5k5eya_r58_debug\android\device\softwinner\octopus-common\hawkview\5M\s5k5e2yx\bin\gamma_tbl.bin Y:\s5k5eya_r58_debug\android\device\softwinner\octopus-common\haw

第五部分 性能调优与架构篇 本篇将为读者介绍性能调优的一些背景知识和理论,然后介绍一些工具的运用,最后介绍从应用程序到操作系统.到数据库.到存储各个环节的优化. 性能调优是一个高度专业的领域,它需要一定的方法论做指导,我们需要有一定的背景知识和方法论做引导,才能提出正确的问题,正确的问题往往意味着有解决问题的可能性,这也是我们在处理各种事务的时候最难知道的.提出正确的问题是一种能力,也是可以训练出来的.本篇将花大量篇幅叙述各种调优方法,并分享笔者从业多年来的一些经验和意识,目的是和大家沟通有无,

标题: 无刷电调基础知识以及BLHeli固件烧录和参数调整 作者: 梦幻之心星 sky-seeker@qq.com 标签: [#基础知识,#电调,#BLHeli,#固件,#烧录,#调参] 目录: [电调] 日期: 2021-02-01 基础知识 电调 ESC代表电子速度控制器,简称为电调.电调从飞行控制器接收油门信号,并以所需速度驱动无刷电机. 电调固件 电调固件是在每个电调上运行的软件,它确定电调的性能,支持的协议以及可以使用的配置接口.电调可以使用的固件取决于硬件. SimonK:最古老的两

在讲述本文之前,我尽量以一个什么也不清楚的初学到入门的用词来阐述什么是 ISP 调试,以及为什么需要调试. 如果你从来都没有接触过什么是摄像头 ISP 调试,我想这个文章可以给你一些启发和关键词. 因为这破事,最近我都无法分享和贡献任何开源代码了.(摊手) 参考资料:http://www.voycn.com/article/5fenzhonglijiexiangjiisptuxiangxinhaochuli 参考资料:https://www.cnblogs.com/wujianming-1101

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

webview在加载网页的时候会默认调起手机自带的浏览器加载网页,用户体验不好.但当用户设置浏览器客户端(setWebViewClient)设置这样的监听事件之后,当请求url的时候就不会打开手机自带的浏览器. webview.setWebViewClient(new WebViewClient() { @Override public void onPageStarted(WebView view, String url, Bitmap favicon) { super.onPageStart

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

一.定义: ISP:Interface Segregation Principle 接口隔离原则表明客户端不应该被强迫实现一些他们不会使用的接口,应该把胖接口中的方法分组,然后用多个接口代替它,每个接口服务于一个子模块 使用多个专门的接口比使用单一的总接口要好.一个类对另外一个类的依赖性应当是建立在最小的接口上的.一个接口代表一个角色,不应当将不同的角色都交给一个接口.没有关系的接口合并在一起,形成一个臃肿的大接口,这是对角色和接口的污染.   “不应该强迫客户依赖于它们不用的方法.接口属于客户

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包