ddr3 init_calib_complete

时间: 2023-05-08 09:55:52 浏览: 362
“ddr3 init_calib_complete”是指DDR3内存初始化和校验已经完成。在计算机启动或重新启动时,内存控制器需要对DDR3内存进行初始化和校验,以确保内存正常工作且无误。初始化和校验的过程会检查内存中的位错误、模组的完整性以及内存容量等问题,并根据检测结果自动修复或调整内存控制器的参数。当内存初始化和校验完成后,计算机才能正常运行,用户才能使用计算机进行各种操作。 “ddr3 init_calib_complete”通常在计算机设置与自检中出现,表示内存初始化和校验已经完成且无误。此时用户可以进入操作系统进行各种任务和应用程序。在调试和故障排除过程中,如果出现“ddr3 init_calib_failed”等错误提示,说明内存初始化和校验出现了异常,需要进一步排查和修复故障。 除了DDR3内存,还有许多其他类型的内存,如DDR4、GDDR5等,都需要进行初始化和校验。这些内存的初始化和校验过程类似,但具体实现有所不同。DDR3内存是目前较为常见的内存类型之一,广泛应用于计算机、服务器、移动设备等领域。
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init_calib_complete一直为低和wrfifo_clr没有拉低有关系吗

init_calib_complete和wrfifo_clr之间可能存在关联,但具体情况取决于系统的设计和实现。init_calib_complete通常用于指示某个初始化或校准过程是否已完成,而wrfifo_clr可能是用于清除写入FIFO缓冲区的信号。如果init_calib_complete一直为低,那么可能意味着初始化或校准过程尚未完成,进而可能导致wrfifo_clr未被拉低。 要进一步确定二者之间的关系,我们需要查看系统的硬件和软件设计,并了解相关的信号流程和控制逻辑。这样才能得出更准确的结论。建议您查阅相关文档或与系统设计人员进行进一步讨论,以获得更详细的解答。

livox_camera_calib使用教程

livox_camera_calib是Livox公司提供的相机标定工具,用于相机标定和畸变校正。以下是使用教程: 1. 下载livox_camera_calib工具,并安装好依赖库。 2. 准备标定板。需要一个平整的标定板,上面有黑白相间的方格。可以在网上下载打印,或者购买专用标定板。 3. 按照标定板的要求摆放好标定板,并使用相机拍摄多张不同角度的图片,保证标定板在不同位置和角度下都能被拍到。建议至少拍摄10张以上的图片。 4. 打开livox_camera_calib工具,点击“Load Images”按钮,选择之前拍摄的图片文件夹。工具会自动加载所有图片。 5. 点击“Detect Corners”按钮,工具会自动检测标定板上的角点。如果检测成功,会在每张图片上显示出角点位置。 6. 点击“Calibrate”按钮,工具会进行相机标定。标定过程可能需要一段时间,取决于图片数量和计算机性能。 7. 标定完成后,工具会输出相机的内参矩阵、畸变系数等参数。点击“Save”按钮,保存标定结果。 8. 使用标定结果进行畸变校正。可以使用OpenCV等库来实现畸变校正。在畸变校正时,需要使用之前保存的相机内参矩阵和畸变系数。 以上是livox_camera_calib的使用教程,希望能帮助到你。

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for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

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