pip도 아래 명령들을 이용하면 현재 패키지 버전들을 저정하고, 필요한 버전들을 설치할 수 있다.
python 프로젝트들이 나중에 버전이 꼬여서 난리나는거 보면
필수적인데 왜 다들 안쓸까..
| pip list pip freeze > requirements.txt |
[링크 : https://intelloper.tistory.com/53]
| pip install -r requirements.txt |
| cv2.stereoBM + WLS (0) | 2024.02.28 |
|---|---|
| matplotlib animation (0) | 2024.02.28 |
| pyhthon numpy 생략없이 출력 (0) | 2024.02.26 |
| matplotlib grayscale image to 3d graph (0) | 2024.02.22 |
| python tcp 서버 예제 (0) | 2024.01.22 |
Weighted Least Squares filter라는게 sgbm 예제를 찾다가 나옴
[링크 : https://docs.opencv.org/3.4/d9/d51/classcv_1_1ximgproc_1_1DisparityWLSFilter.html]
필터라는 이름 답게
왼쪽의 노이즈가 심해 보이는 깊이 정보를, 면 단위로 정렬해서 보기 쉽게 변환해준다.
 |
 |
[링크 : https://forum.opencv.org/t/bad-disparity-map-with-sgbm-algorithm/8209]
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/62627109/how-do-you-use-opencvs-disparitywlsfilter-in-python]
[링크 : https://amroamroamro.github.io/mexopencv/opencv_contrib/disparity_filtering_demo.html]
+
BM(block match) 알고리즘에 filter 적용 예제
[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/d3/d14/tutorial_ximgproc_disparity_filtering.html]
+
2024.02.28
WLS 필터는 별도의 패키지를 설치해야 한다
| $ pip install opencv-contrib-python |
패키지 설치 후에 처리해보면 확실히 좀 더 나은 느낌이긴 하다.
BM 에 적용해봤으니 이제 SGBM 에도 해봐야..
| WLS 필터 적용 전 | WLS 필터 적용 후 |
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 |
| $ cat depth.py import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt imgL = cv.imread('tsukuba_l.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) imgR = cv.imread('tsukuba_r.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) max_disparity=16 stereo = cv.StereoBM_create(max_disparity, blockSize=15) disparity = stereo.compute(imgL,imgR) plt.imshow(disparity) plt.show() right_matcher = cv.ximgproc.createRightMatcher(stereo); left_disp = stereo.compute(imgL, imgR); right_disp = right_matcher.compute(imgR, imgL); # Now create DisparityWLSFilter wls_filter = cv.ximgproc.createDisparityWLSFilter(stereo); sigma = 1.5 lmbda = 8000.0 wls_filter.setLambda(lmbda); wls_filter.setSigmaColor(sigma); filtered_disp = wls_filter.filter(left_disp, imgL, disparity_map_right=right_disp); plt.imshow(filtered_disp) plt.show() |
| openCV + python + matplotlib (0) | 2024.05.23 |
|---|---|
| openCV stereo SBGM 예제, depth map을 imshow로 보기 (0) | 2024.02.26 |
| opencv stereo 계산 알고리즘 (0) | 2024.02.24 |
| opencv 스테레오 카메라 깊이 처리하기 (0) | 2024.02.21 |
| opencv 스테레오 사진 깊이 분석 전처리 - 렌즈 왜곡 보정 (0) | 2024.02.20 |
SGBM이나 BM이나 간단하게 쓰려면 인자가 크게 변하지 않는 느낌이긴 한데.. 돌려봐야 알 듯.
| max_disparity = 128 stereoProcessor = cv2.StereoSGBM_create(0, max_disparity, 21) |
depth map을 아래와 같이 변환하면 되나?
| if (apply_colourmap): disparity_colour_mapped = cv2.applyColorMap((disparity_scaled * (256. / max_disparity)).astype(np.uint8), cv2.COLORMAP_HOT) cv2.imshow(window_nameD, disparity_colour_mapped) else: cv2.imshow(window_nameD, (disparity_scaled * (256. / max_disparity)).astype(np.uint8)) |
[링크 : https://github.com/tobybreckon/python-examples-cv/blob/master/stereo_sgbm.py]
+
2024.02.28
어찌어찌 변환은 완료. cv.threshold 라는 함수를 이용해서 맵을 만들고 막 변환하긴 하는데
솔찍히 멀 어떻게 변환한건진 좀더 봐야 할 듯. 근데 이거 말고도 matplotlib 에서 animation 기능으로 갱신이 가능하다고 하니
그걸 이용해봐도 될 듯.
| $ cat depth.py import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt imgL = cv.imread('tsukuba_l.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) imgR = cv.imread('tsukuba_r.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) max_disparity=16 stereo = cv.StereoBM_create(max_disparity, blockSize=15) disparity = stereo.compute(imgL,imgR) #plt.imshow(disparity,'gray') #plt.show() #cv.imshow("depth map", (disparity * (256/16)).astype(np.uint8)) _, disparity = cv.threshold(disparity, 0, max_disparity * 16, cv.THRESH_TOZERO) disparity_scaled = (disparity / 16.).astype(np.uint8) disparity_colour_mapped = cv.applyColorMap((disparity_scaled * (256. / max_disparity)).astype(np.uint8),cv.COLORMAP_HOT) cv.imshow("depth map", disparity_colour_mapped) cv.waitKey() |
| openCV + python + matplotlib (0) | 2024.05.23 |
|---|---|
| openCV stereo SGBM WLS 필터 (0) | 2024.02.26 |
| opencv stereo 계산 알고리즘 (0) | 2024.02.24 |
| opencv 스테레오 카메라 깊이 처리하기 (0) | 2024.02.21 |
| opencv 스테레오 사진 깊이 분석 전처리 - 렌즈 왜곡 보정 (0) | 2024.02.20 |
먼가 쓸데없이 복잡해서 외우고 쓰진 못할 듯 -_ㅠ
| import sys import numpy numpy.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) |
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/1987694/how-do-i-print-the-full-numpy-array-without-truncation]
| matplotlib animation (0) | 2024.02.28 |
|---|---|
| pip 패키지 관리 (0) | 2024.02.27 |
| matplotlib grayscale image to 3d graph (0) | 2024.02.22 |
| python tcp 서버 예제 (0) | 2024.01.22 |
| 파이썬 소켓 예제 (0) | 2024.01.17 |
라즈베리 설치할 때 cli로 설치하고
ultranav 꽃고 커서를 누르려다 이전/다음 페이지 눌렸는데 가상 터미널을 이동한다.
alt-shift-f1 ~ f10을 눌러서 사용했었는데, 원래 있던 기능인가?
[링크 : https://raspberrypi.stackexchange.com/questions/36099/open-tty1-with-another-shortcut]
| rpi pico ADC 범위 (0) | 2024.07.16 |
|---|---|
| rpi pico / micropython (0) | 2024.07.15 |
| rpi libcamera? (0) | 2024.02.26 |
| 3d 프린트 한 라즈베리 케이스 (0) | 2024.02.21 |
| mariadb 라즈베리 파이 설정값 (0) | 2024.01.02 |
raspi-still이 deprecated 였다면.. raspivid도 그렇게 되었을 텐데
Re: pi Camera not supportedTue Dec 05, 2023 1:40 pmraspi-still is a deprecated application and does not work with libcamera. Use the libcamera applications.
What OS, what Pi are you using? Have you re-seated all the camera connectors in case one has come loose? |
[링크 : https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=360897]
그나저나 libcamera는 또 머냐..
csi는 libcamera로 지원되지 않는건가?
| pi@raspberrypi:~ $ vcgencmd get_camera supported=1 detected=1, libcamera interfaces=0 pi@raspberrypi:~ $ libcamera-still --list-cameras No cameras available! |
그래서 raspi-config에서 아래 처럼 사라질수 있다 라고 기재한건가?
| rpi pico / micropython (0) | 2024.07.15 |
|---|---|
| rpi 콘솔 옮기기 (0) | 2024.02.26 |
| 3d 프린트 한 라즈베리 케이스 (0) | 2024.02.21 |
| mariadb 라즈베리 파이 설정값 (0) | 2024.01.02 |
| MCP2515 on rpi (0) | 2023.10.31 |
weston.ini 에 추가해서 아예 커서를 그리지 않게 하는 방법
| static void pointer_set_cursor(struct wl_client *client, struct wl_resource *resource, uint32_t serial, struct wl_resource *surface_resource, int32_t x, int32_t y) { struct weston_pointer *pointer = wl_resource_get_user_data(resource); struct weston_surface *surface = NULL; if (!pointer) return; if (surface_resource) surface = wl_resource_get_user_data(surface_resource); if (pointer->focus == NULL) return; /* pointer->focus->surface->resource can be NULL. Surfaces like the black_surface used in shell.c for fullscreen don't have a resource, but can still have focus */ if (pointer->focus->surface->resource == NULL) return; if (wl_resource_get_client(pointer->focus->surface->resource) != client) return; if (pointer->focus_serial - serial > UINT32_MAX / 2) return; if (!surface) { if (pointer->sprite) pointer_unmap_sprite(pointer); return; } if (pointer->sprite && pointer->sprite->surface == surface && pointer->hotspot_x == x && pointer->hotspot_y == y) return; if (!pointer->sprite || pointer->sprite->surface != surface) { if (pointer->seat->compositor->hide_cursor) return; if (weston_surface_set_role(surface, "wl_pointer-cursor", resource, WL_POINTER_ERROR_ROLE) < 0) return; if (pointer->sprite) pointer_unmap_sprite(pointer); wl_signal_add(&surface->destroy_signal, &pointer->sprite_destroy_listener); surface->committed = pointer_cursor_surface_committed; surface->committed_private = pointer; weston_surface_set_label_func(surface, pointer_cursor_surface_get_label); pointer->sprite = weston_view_create(surface); } pointer->hotspot_x = x; pointer->hotspot_y = y; if (surface->buffer_ref.buffer) { pointer_cursor_surface_committed(surface, 0, 0); weston_view_schedule_repaint(pointer->sprite); } } |
[링크 : https://gitlab.freedesktop.org/wayland/weston/-/merge_requests/345/diffs]
| libinput 디버깅 유틸리티 (0) | 2025.02.21 |
|---|---|
| weston evdev libinput (0) | 2024.03.11 |
| wayland hdmi - touch 연결 (0) | 2023.09.08 |
| wayland atomic commit 패치? (0) | 2022.08.22 |
| weston screen shooter 뜯어보기 (0) | 2022.08.17 |
머했나 싶을 정도로 훅 하고 지나갔네
그래도 토/일 자전거 30분씩이라도 두번 탔으니
건강을 위한 한걸음 시작!
| 생일 파티 part 2 + 웹캠지름 (0) | 2024.03.02 |
|---|---|
| 생일 파티 part 1 (0) | 2024.03.01 |
| 으윽 비가 온다. (0) | 2024.02.18 |
| 피곤모드 (0) | 2024.02.12 |
| 애견놀이터 민원은 실패 (0) | 2024.02.03 |
얼마전 테스트 해본 계산 알고리즘은 BM(block match)인데 먼가 먼 곳은 전혀 안 잡아줘서
어떻게 설정을 해야 하나 패러미터를 찾아보고 있었는데 다른 알고리즘이 있다는걸 발견함.
numDisparities는 검색할 범위. 16의 배수로 하라는데, 해보면 화면의 왼쪽이 사라진다. 지정된 숫자만큼 가장 왼쪽은 버려지는 듯
blockSize. 동일한 블록으로 연산할 단위라고 해야하나. 해당 숫자가 NxN으로 되는건지 숫자가 커지면 블럭이 거칠어 지는 느낌.
| numDisparities the disparity search range. For each pixel algorithm will find the best disparity from 0 (default minimum disparity) to numDisparities. The search range can then be shifted by changing the minimum disparity. blockSize the linear size of the blocks compared by the algorithm. The size should be odd (as the block is centered at the current pixel). Larger block size implies smoother, though less accurate disparity map. Smaller block size gives more detailed disparity map, but there is higher chance for algorithm to find a wrong correspondence. |
[링크 : https://docs.opencv.org/4.x/d9/dba/classcv_1_1StereoBM.html]
[링크 : https://makepluscode.tistory.com/108]
BM 방법은 실내에서나 쓰는거지 실외에서는 잘 안 맞다고 그러니 SGM 기반으로 된 걸 써라~ 인가.
| Wrong method. BM is only meant for simple indoor use with low dynamic measuring range. With indoor image, you just need a adjsut mindisp and number of disp and window size. For outdoor, it is more complex. Maybe u just start. BM and other global based method has the poor result. Either disfigured for overfitting, or streaking effect due to local similarity error. Current state of the art for traditional CV is the SGM based method proposed by HH. And for the deep learning-based method, there is no best case, vary from case to case/dataset to dataset. The work from lecun Žbontar "Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network " is sth that I used for comparison often. |
[링크 : https://stackoverflow.com/questions/62461799/]
별별 희한한 알고리즘이 나온다. SGBM? BM 이 붙긴한데..
| alg = strcmp(_alg, "bm") == 0 ? STEREO_BM : strcmp(_alg, "sgbm") == 0 ? STEREO_SGBM : strcmp(_alg, "hh") == 0 ? STEREO_HH : strcmp(_alg, "var") == 0 ? STEREO_VAR : -1; |
[링크 : https://copyprogramming.com/howto/opencv-stereo-matching]
[링크 : https://docs.opencv.org/4.9.0/d9/dba/classcv_1_1StereoBM.html]
[링크 : https://docs.opencv.org/4.9.0/d2/d85/classcv_1_1StereoSGBM.html]
SGBM
| semi-global block matching algorithm |
[링크 : https://amroamroamro.github.io/mexopencv/matlab/cv.StereoSGBM.html]
+
2024.02.26
요 근래 버전이긴 한데 오래된 버전에서도 나오긴 하고 python엣도 SGBM이 있으니, 테스트는 해봐야 할 듯.
| >>> import cv2>>> cv2.stereo cv2.stereo cv2.stereoRectifyUncalibrated( cv2.stereoCalibrate( cv2.stereo_MatchQuasiDense( cv2.stereoCalibrateExtended( cv2.stereo_PropagationParameters( cv2.stereoRectify( cv2.stereo_QuasiDenseStereo( >>> cv2.St cv2.StereoBM( cv2.StereoBM_PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE cv2.StereoBM_PREFILTER_XSOBEL cv2.StereoBM_create( cv2.StereoMatcher( cv2.StereoMatcher_DISP_SCALE cv2.StereoMatcher_DISP_SHIFT cv2.StereoSGBM( cv2.StereoSGBM_MODE_HH cv2.StereoSGBM_MODE_HH4 cv2.StereoSGBM_MODE_SGBM cv2.StereoSGBM_MODE_SGBM_3WAY cv2.StereoSGBM_create( cv2.Stitcher( cv2.Stitcher_ERR_CAMERA_PARAMS_ADJUST_FAIL cv2.Stitcher_ERR_HOMOGRAPHY_EST_FAIL cv2.Stitcher_ERR_NEED_MORE_IMGS cv2.Stitcher_OK cv2.Stitcher_PANORAMA cv2.Stitcher_SCANS cv2.Stitcher_create( |
|
In block matching or cv2.StereoBM_create() the disparity is computed by comparing the sum of absolute differences (SAD) of each 'block' of pixels. In semi-global block matching or cv2.StereoSGBM_create() forces similar disparity on neighbouring blocks. This creates a more complete disparity map but is more computationally expensive.
Paper that discusses 'block matching' Paper that discusses 'semi-global block matching' |
| openCV stereo SGBM WLS 필터 (0) | 2024.02.26 |
|---|---|
| openCV stereo SBGM 예제, depth map을 imshow로 보기 (0) | 2024.02.26 |
| opencv 스테레오 카메라 깊이 처리하기 (0) | 2024.02.21 |
| opencv 스테레오 사진 깊이 분석 전처리 - 렌즈 왜곡 보정 (0) | 2024.02.20 |
| opencv 카메라 캡쳐 - 최신 이미지 갱신 (0) | 2024.01.25 |
두개를 하는데 어라.. 색감이랑 피사체 크기다 다르다?
5천원 짜리에 너무 기대를 한걸까? 나란히 놓고 찍으니 화각이 다르다.
그래도 렌즈쪽이니 기본 품질은 될 줄 알았는데 멘붕..
그래서 두개를 분해해보니 렌즈 색상도 다르고(코팅이 다른가)
앞에서 보면 렌즈 크기도 달라보이는데 뒤에서 보면 분해할 방법도 없으니 빠른 포기!
작은 사이즈의 MLCC 보다 약간 큰 센서면.. 이러니 싼건가
근데 저렴이 버전의 csi 모듈도 웬지 분해하면 요만하게 나올 느낌
| cpu, ram 적출 (0) | 2024.03.19 |
|---|---|
| 다이소 웹캠.. M12 렌즈.. 계륵?! (0) | 2024.03.14 |
| 2 포트 vs 4 포트 그리고 컴퓨터 (0) | 2024.01.27 |
| G4400T 내장 그래픽이... (0) | 2024.01.10 |
| lenovo m710q 재설치 (0) | 2023.12.18 |
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