帧率是240 的曝光时间?

找bug中 2023-03-27 17:02:35

帧率是240 的曝光时间?

...全文
464 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
weixin_38498942 2023-03-30
  • 打赏
  • 举报
回复

Time=1/帧率=1/240(s)=4166666(ms)
7250 平台TMC似乎用的是3.0

手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。基本提纲:1、课程综述、环境配置2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo)3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo)4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo)5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo)6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo)7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo)8、NCS和GOMFCTEMPLATE9、课程小结,资源分享
特点 * 音频:可禁用AGC和数字滤波器,音频电平显示,手动音频控制,选择使用输入源(内部+外部,内部,外部立体声,平衡),通过USB端口监控音频。 * 曝光助手:斑马,伪色,直方图,波形,中心点测光。 * 对焦工具:焦点峰值,录像时画面焦点放大,陷阱对焦,变焦,跟焦,焦点叠加合成,焦点图,面部优先检测模式下画面放大。 * 短片助手:比特率控制(QScale或CBR),短片日志记录(EXIF元数据),缓冲区溢出或4GB限制后自动重新启动,剩余时间显示,LiveView显示时隐去所有覆盖,改变模式拨盘上的短片模式键的位置。 * 幅面裁切标记:用户可自编辑幅面裁切标记图像,以协助取景和构图。 * 精细控制ISO,快门,K级白平衡和其他图像设置。 * 用LCD面部感应器和音频触发器遥控触发,无需额外的硬件。 * 包围:包围曝光,焦点叠加合成。 * Timelapse:间隔时间拍摄(照片和短片),无需快门驱动的无声照片; 包围曝光及合成。 * 天文夜间摄影:很长时间(高达8H)的B门曝光。 * 信息显示:焦点和DOF信息,CMOS温度,快门计数器和时钟。 * 对于闪客:从-10到+3 EV的闪光曝光补偿。 * 电源管理:LiveView 模式下的关闭显示,快速调整LCD背光级别。 * 有趣的东西:无声扫描照片。 重要注意事项: * 如果你有一个可引导的SD卡,并有DISKBOOT文件在相机里(安装程序的那个),而卡上没有AUTOEXEC.BIN文件,相机将无法启动!这时先取出电池,然后做其它。 * 如果你遇到相机“锁定”,请迅速取出电池。否则ARM可能进入一个循环,更热,更迅速...... 你的电池会很快没电,您的液晶显示器可能会变色。 * 当有疑问时,请取出电池,然后重新启动。 * 请记住,这个软件可以搞坏你的相机。 特别声明:本人550D安装软件实测,确实好用。尤其是550D的自动电平,非常恶心,曾经差点让我放弃550D。好在有了这个软件,彻底解决了我的困扰。里面还有个设定时间间隔自动连拍、调整视频帧率,都很有用。

949

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
为开发者提供高通丰富的解决方案及全面技术下载内容。本版以AI人工智能、WoS移动笔记本、XR、IoT 物联网、Auto 汽车、生成式AI等核心板块组成,为开发者提供一个便捷及高效的学习交流平台。
人工智能物联网机器学习 企业社区 北京·东城区
社区管理员
  • Qualcomm开发
  • csdnsqst0050
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧