of_get_display_timings

时间: 2023-10-01 17:11:47 浏览: 40
of_get_display_timings是一个用于解析Device Tree中的显示信息的函数,常用于Linux系统中的显卡驱动程序中。它可以从Device Tree中获取一个或多个显示模式的参数,比如分辨率、刷新率、时序等信息。这些信息可以帮助显卡驱动程序正确地配置显示器,从而实现正确的显示效果。 of_get_display_timings函数的参数是一个指向设备节点的指针和一个用于存储显示模式信息的结构体指针。该函数会从设备节点中获取显示模式信息,并将其填充到结构体中。如果设备节点中没有显示模式信息,则该函数会返回错误码。 在Linux系统中,显卡驱动程序常常需要使用of_get_display_timings函数来获取显示模式信息,从而正确地配置显示器。
相关问题

of_get_display_timings函数使用方法

of_get_display_timings函数通常被用于Linux系统中的显卡驱动程序中,用于获取Device Tree中的显示模式信息。下面是of_get_display_timings函数的基本使用方法: 1. 定义一个用于存储显示模式信息的结构体,比如下面的示例代码: ``` struct display_timing { u32 hactive; u32 vactive; u32 hfront_porch; u32 hback_porch; u32 hsync_len; u32 vfront_porch; u32 vback_porch; u32 vsync_len; u32 pixelclock; }; ``` 2. 从设备树中获取设备节点,通常使用of_find_node_by_name函数,比如下面的示例代码: ``` struct device_node *np; np = of_find_node_by_name(NULL, "my_display"); ``` 3. 调用of_get_display_timings函数,将显示模式信息填充到结构体中,比如下面的示例代码: ``` struct display_timing timings; if (of_get_display_timings(np, &timings) < 0) { dev_err(dev, "failed to get display timings\n"); return -ENODEV; } ``` 4. 使用从Device Tree中获取到的显示模式信息,进行显卡驱动程序中的显示器配置,比如下面的示例代码: ``` config_display(hdmi, &timings); ``` 总之,of_get_display_timings函数是一个用于获取Device Tree中的显示模式信息的函数,在显卡驱动程序中有着广泛的应用。

devm_drm_of_get_bridge(dev, dev->of_node, 2, 0);4个参数分别代表什么意思

`devm_drm_of_get_bridge` 函数的四个参数分别代表: 1. `dev`:指向设备的指针,表示要获取桥接器对象的设备。 2. `dev->of_node`:指向设备树节点的指针,表示要获取哪个桥接器对象。 3. `2`:表示要获取的桥接器对象的类型,即 `drm_bridge_type` 编号。 4. `0`:表示要获取的桥接器对象的 ID,即 `drm_bridge_timings` 编号。 函数返回值为一个指针,指向获取到的桥接器对象的结构体。这个函数的作用是从设备树中获取指定类型、指定 ID 的桥接器对象,并将其与设备关联。获取到的桥接器对象可以用于配置和控制与之关联的显示设备。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

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