CCT3.0相机调优指南:V1.9版本详解

下载需积分: 5 | PDF格式 | 4.5MB | 更新于2024-06-21 | 98 浏览量 | 0 下载量 举报
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"CCT3.0_SOP_v1.9.pdf"是一份关于CCT(Camera Calibration Tool)3.0的详细操作手册,该文档发布于2019年10月29日,专供内部使用。CCT是一款用于优化摄像头预览和捕捉图像质量的专业工具,其主要功能包括: 1. CCT3.0简介: - 提供了CCT3.0的基本介绍,可能涉及新版本相较于CCT2.0的主要改进和升级。 2. 基础操作: - 包含了CCT的用户界面操作指南,以及如何正确配置和启动该工具。 3. 摄像头调优流程: - 详细阐述了摄像头调优的步骤,可能涉及传感器校准、自动对焦(AF)搜索表和参数生成、曝光补偿线表(AEP)和AE参数调整、闪光强度比率校准、噪声与锐度之间的平衡以及色彩偏好设置。 4. 环境要求: - 建议在Windows XP(需.NET Framework 4及以上版本)或Windows 7(需.NET Framework 4.5)系统下运行,需要管理员权限,并且手机需安装MTK官方的加载版本(engload/userdebugload)。 - 需要ADB命令可以访问设备,且MTK相机应用能正常安装和运行。 5. 安装和配置: - 提供了安装CCT的具体步骤,确保满足上述环境和设备要求。 6. 系统要求: - PC工具的特定需求未在部分摘录中明确列出,但可能涉及硬件兼容性、软件版本等。 这份文档对于任何使用CCT3.0进行摄像头优化的用户来说,是不可或缺的技术参考,帮助他们理解和执行高效的摄像头调优过程,从而提升设备的影像表现。通过阅读并遵循这份SOP,用户可以确保在不同环境下,如室内、室外光线变化等情况下,都能获得最佳的拍摄效果。

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def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图,怎么解决

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