cpfind - ອອນລາຍໃນຄລາວ

ໂຄງການ:

NAME

cpfind - ການຈັບຄູ່ຄຸນນະສົມບັດສໍາລັບການ stitching panoramic

ສະຫຼຸບສັງລວມ

cpfind [ຕົວເລືອກ] -o output_project project.pto

cpfind [ຕົວເລືອກ] -k i0 -k i1 [... ] project.pto

cpfind [ຕົວເລືອກ] --kall project.pto

ລາຍລະອຽດ

cpfind cpfind ເປັນເຄື່ອງກວດຈັບຈຸດຄວບຄຸມສໍາລັບ Hugin. ມັນຄາດຫວັງວ່າໄຟລ໌ໂຄງການເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ
ແລະຂຽນໄຟລ໌ໂຄງການທີ່ມີຈຸດຄວບຄຸມກ່ຽວກັບຄວາມສໍາເລັດ. ມັນຂຶ້ນກັບທັດສະນະທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ
ຂໍ້​ມູນ​ໃນ​ໄຟລ​໌​ໂຄງ​ການ​ປ້ອນ​ຂໍ້​ມູນ​.

ຂັ້ນ​ຕອນ​ທໍາ​ອິດ​ແມ່ນ​ການ​ອະ​ທິ​ບາຍ​ຄຸນ​ນະ​ສົມ​ບັດ​: ໃນ​ຂັ້ນ​ຕອນ​ນີ້​ຮູບ​ພາບ​ຂອງ​ໄຟລ​໌​ໂຄງ​ການ​ແມ່ນ​
loaded ແລະອັນທີ່ເອີ້ນວ່າຈຸດສໍາຄັນແມ່ນຊອກຫາ. ພວກເຂົາເຈົ້າອະທິບາຍລັກສະນະຈຸດຫມາຍປາຍທາງໃນ
ຮູບພາບ. cpfind ໃຊ້ຕົວອະທິບາຍທີ່ອີງໃສ່ gradient ສໍາລັບຄໍາອະທິບາຍຄຸນນະສົມບັດຂອງ
ຈຸດ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ.

ໃນຂັ້ນຕອນທີສອງ, ການຈັບຄູ່ຄຸນນະສົມບັດ, ຈຸດສໍາຄັນທັງຫມົດຂອງສອງຮູບພາບແມ່ນຈັບຄູ່ກັນ
ເຊິ່ງກັນແລະກັນເພື່ອຊອກຫາລັກສະນະທີ່ມີຢູ່ໃນທັງສອງຮູບພາບ. ຖ້າການຈັບຄູ່ນີ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດສອງ
ຈຸດສໍາຄັນໃນສອງຮູບພາບກາຍເປັນຈຸດຄວບຄຸມຫນຶ່ງ.

ການນໍາໃຊ້

ຮູບສີ່ຫລ່ຽມ ແລະ fisheye ຮູບພາບ
Cpfind ສາມາດຊອກຫາຈຸດຄວບຄຸມໃນຮູບ rectilinear ແລະ fisheye. ເພື່ອບັນລຸການຄວບຄຸມທີ່ດີ
ຈຸດຮູບພາບທີ່ມີພາກສະຫນາມລວງນອນສູງຂອງມຸມເບິ່ງ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ rectilinear ກວ້າງ ultra ຫຼື
fisheye) ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງ remapped ເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ conformal (cpfind ກໍາລັງໃຊ້ stereographic ໄດ້.
projection) ແລະການຈັບຄູ່ຄຸນສົມບັດເກີດຂຶ້ນຢູ່ໃນຊ່ອງນີ້. ກ່ອນທີ່ຈະຂຽນການຄວບຄຸມ
ຈຸດພິກັດໄດ້ຖືກ remapped ກັບຄືນໄປບ່ອນພື້ນທີ່ຮູບພາບ. ນີ້ເກີດຂຶ້ນອັດຕະໂນມັດ
ຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເລນໃນໄຟລ໌ໂຄງການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ສະນັ້ນໃຫ້ກວດເບິ່ງຂອງທ່ານ
ໄຟລ໌ໂຄງການປ້ອນຂໍ້ມູນມີຂໍ້ມູນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນກ່ຽວກັບເລນທີ່ໃຊ້ແລ້ວ.

ການນໍາໃຊ້ celeste
ພາໂນຣາມາກາງແຈ້ງມັກຈະມີເມກ. ເມຄແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ບໍ່ດີສໍາລັບການກໍານົດຈຸດຄວບຄຸມ
ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຄື່ອນຍ້າຍວັດຖຸ. Cpfind ສາມາດໃຊ້ວິທີດຽວກັນກັບ celeste_standalone ກັບ
ໜ້າກາກອອກບໍລິເວນທີ່ມີເມກ. (ນີ້ແມ່ນເຮັດພຽງແຕ່ພາຍໃນສໍາລັບຈຸດສໍາຄັນ
ການຊອກຫາຂັ້ນຕອນແລະບໍ່ປ່ຽນແປງຊ່ອງ alpha ຂອງຮູບພາບຂອງທ່ານ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສ້າງ
ຮູບໜ້າກາກໃຊ້ celeste_standalone). ເພື່ອດໍາເນີນການ cpfind ກັບ celeste ໃຊ້

cpfind --celeste -o output.pto input.pto

ການນໍາໃຊ້ cpfind ກັບ celeste ປະສົມປະສານຄວນຈະດີກວ່າການນໍາໃຊ້ cpfind ແລະ
celeste_standalone ຕາມລໍາດັບ. ໃນເວລາທີ່ແລ່ນ cpfind ກັບພື້ນທີ່ celeste ຂອງຟັງ, ທີ່
ມັກຈະປະກອບດ້ວຍຈຸດສໍາຄັນທີ່ມີມາດຕະການຄຸນນະພາບສູງ, ບໍ່ສົນໃຈແລະພື້ນທີ່ທີ່ບໍ່ມີ
ຟັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ແທນ. ໃນເວລາທີ່ແລ່ນ cpfind ໂດຍບໍ່ມີການ celeste ຍັງຈຸດສໍາຄັນກ່ຽວກັບເມຄແມ່ນ
ພົບ. ເມື່ອຫຼັງຈາກນັ້ນແລ່ນ celeste_standalone ຈຸດຄວບຄຸມເຫຼົ່ານີ້ຖືກໂຍກຍ້າຍ. ໃນ
ກໍລະນີຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດທຸກຈຸດຄວບຄຸມຂອງຄູ່ຮູບພາບທີ່ແນ່ນອນຖືກໂຍກຍ້າຍ.

ດັ່ງນັ້ນການແລ່ນ cpfind ກັບ celeste ນໍາໄປສູ່ "ຄຸນະພາບຈຸດຄວບຄຸມ" ທີ່ດີກວ່າສໍາລັບກາງແຈ້ງ
ພາໂນຣາມາ (ຕົວຢ່າງ: ພາໂນຣາມາກັບເມກ). ແລ່ນ cpfind ກັບ celeste ໃຊ້ເວລາດົນກວ່າ cpfind
ຄົນດຽວ. ດັ່ງນັ້ນ, ສໍາລັບພາໂນຣາມາໃນລົ່ມ, ທາງເລືອກນີ້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກໍານົດ (ເນື່ອງຈາກວ່າຍາວ
ເວ​ລາ​ຄໍາ​ນວນ​)​.

ຂັ້ນຕອນ celeste ສາມາດຖືກປັບລະອຽດໂດຍພາລາມິເຕີ --celesteRadius ແລະ
--celeste ເກນ.

ການຈັບຄູ່ ແຜນຍຸດທະສາດ
ທັງຫມົດ ຄູ່

ນີ້ແມ່ນຍຸດທະສາດການຈັບຄູ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ທີ່ນີ້ຄູ່ຮູບພາບທັງຫມົດແມ່ນຈັບຄູ່ກັບແຕ່ລະຄົນ
ອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງ: ຖ້າໂຄງການຂອງທ່ານມີ 5 ຮູບພາບຫຼັງຈາກນັ້ນ cpfind ກົງກັບຄູ່ຮູບພາບ: 0-1,
0-2, 0-3, 0-4, 1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 2-4 ແລະ 3-4

ຍຸດທະສາດນີ້ເຮັດວຽກສໍາລັບຍຸດທະສາດການຍິງທັງຫມົດ (ແຖວດຽວ, ຫຼາຍແຖວ, ບໍ່ມີຄໍາສັ່ງ). ມັນພົບເຫັນ
(ເກືອບ) ຄູ່ຮູບພາບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ທັງໝົດ. ແຕ່ມັນເປັນການຄິດໄລ່ລາຄາແພງສໍາລັບໂຄງການທີ່ມີ
ຮູບ​ພາບ​ຈໍາ​ນວນ​ຫຼາຍ​, ເນື່ອງ​ຈາກ​ວ່າ​ມັນ​ທົດ​ສອບ​ຄູ່​ຮູບ​ພາບ​ຈໍາ​ນວນ​ຫຼາຍ​ທີ່​ບໍ່​ໄດ້​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​.

Linear ການແຂ່ງຂັນ

ຍຸດທະສາດການຈັບຄູ່ນີ້ໃຊ້ໄດ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບພາໂນຣາມາແຖວດຽວ:

cpfind --linearmatch -o output.pto input.pto

ນີ້ຈະກວດພົບພຽງແຕ່ການຈັບຄູ່ລະຫວ່າງຮູບພາບທີ່ຢູ່ຕິດກັນ, ຕົວຢ່າງສໍາລັບ 5 ຮູບຕົວຢ່າງມັນ
ຈະກົງກັບຮູບພາບຄູ່ 0-1, 1-2, 2-3 ແລະ 3-4. ໄລຍະທາງທີ່ກົງກັນສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນ
ກັບສະຫຼັບ --linearmatchlen. ເຊັ່ນ: --linearmatchlen 2 cpfind ຈະກົງກັບຮູບພາບ
ກັບຮູບພາບຕໍ່ໄປແລະຮູບພາບຕໍ່ໄປ, ໃນຕົວຢ່າງຂອງພວກເຮົາມັນຈະເປັນ 0-1, 0-2, 1-2,
1-3, 2-3, 2-4 ແລະ 3-4.

ຫຼາຍແຖວ ການຈັບຄູ່

ນີ້ແມ່ນຍຸດທະສາດການຈັບຄູ່ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບພາໂນຣາມາແບບດຽວ ແລະຫຼາຍແຖວ:

cpfind --multirow -o output.pto input.pto

ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຄືກັນກັບທີ່ອະທິບາຍໄວ້ໃນພາໂນຣາມາຫຼາຍແຖວ. ໂດຍການລວມຕົວນີ້
algorithm ເຂົ້າໄປໃນ cpfind ມັນໄວຂຶ້ນໂດຍການໃຊ້ຫຼາຍແກນຂອງ CPU ທີ່ທັນສະໄຫມແລະບໍ່ caching
ຈຸດສໍາຄັນຂອງແຜ່ນ (ເຊິ່ງໃຊ້ເວລາຫຼາຍ). ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຊ້ຫຼາຍແຖວນີ້
ການຈັບຄູ່ພາຍໃນ hugin ກໍານົດປະເພດເຄື່ອງກວດຈັບຈຸດຄວບຄຸມເປັນຮູບພາບທັງຫມົດໃນເວລາດຽວກັນ.

ຈຸດ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ ຈາກຖານຄວາມຈໍາ to ແຜ່ນດິດ

ການຄິດໄລ່ຈຸດສໍາຄັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາບາງເວລາ. ດັ່ງນັ້ນ cpfind ສະເຫນີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຊ່ວຍປະຢັດ
ຊີ້ໄປຫາໄຟລ໌ໃດໜຶ່ງ ແລະໃຊ້ພວກມັນຄືນໃນພາຍຫຼັງອີກຄັ້ງ. ດ້ວຍ --kall ຈຸດສໍາຄັນສໍາລັບຮູບພາບທັງຫມົດ
ໃນໂຄງການໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນແຜ່ນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການພຽງແຕ່ຈຸດສໍາຄັນຂອງການນໍາໃຊ້ຮູບພາບໂດຍສະເພາະ
ພາລາມິເຕີ -k ກັບຕົວເລກຮູບພາບ:

cpfind --kall input.pto
cpfind -k 0 -k 1 input.pto

ໄຟລ໌ keypoint ຈະຖືກບັນທຶກໄວ້ໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນເຂົ້າໄປໃນໄດເລກະທໍລີດຽວກັນກັບຮູບພາບທີ່ມີ
ສ່ວນຂະຫຍາຍ .key. ໃນກໍລະນີນີ້ບໍ່ມີການຈັບຄູ່ຮູບພາບເກີດຂຶ້ນແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ມີໂຄງການຜົນຜະລິດ
ໄຟລ໌ຕ້ອງລະບຸ. ຖ້າ cpfind ຊອກຫາ keyfiles ສໍາລັບຮູບພາບໃນໂຄງການມັນຈະໃຊ້
ພວກມັນອັດຕະໂນມັດ ແລະຈະບໍ່ເປີດໃຊ້ຕົວອະທິບາຍຄຸນສົມບັດອີກໃນຮູບນີ້. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ
ບັນທຶກພວກມັນໄວ້ໃນໄດເລກະທໍລີອື່ນໃຊ້ປຸ່ມ -keypath switch.

ຂັ້ນຕອນນີ້ຍັງສາມາດອັດຕະໂນມັດດ້ວຍການປ່ຽນ --cache:

cpfind --cache -o output.pto input.pto

ໃນກໍລະນີນີ້ມັນພະຍາຍາມໂຫລດໄຟລ໌ຈຸດສໍາຄັນທີ່ມີຢູ່. ສໍາລັບຮູບພາບ, ທີ່ບໍ່ມີ a
ໄຟລ໌ຈຸດສໍາຄັນ, ຈຸດສໍາຄັນຖືກກວດພົບແລະບັນທຶກໃສ່ໄຟລ໌. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນກົງກັບການໂຫຼດທັງຫມົດ
ແລະຈຸດສໍາຄັນທີ່ພົບເຫັນໃຫມ່ແລະຂຽນໂຄງການຜົນຜະລິດ.

ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ບໍ່​ຕ້ອງ​ການ​ໄຟລ​໌​ທີ່​ຍາວ​ນານ​, ສາ​ມາດ​ຖືກ​ລົບ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ໂດຍ​

cpfind --ສະອາດ input.pto

ອະທິບາຍ OPTIONS

ຄຸນນະສົມບັດ ຄໍາອະທິບາຍ
ສໍາລັບເຫດຜົນຄວາມໄວ cpfind ກໍາລັງໃຊ້ຮູບພາບ, ເຊິ່ງຖືກປັບຂະຫນາດໃຫ້ເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງຄວາມກວ້າງແລະຄວາມສູງ,
ເພື່ອຊອກຫາຈຸດສໍາຄັນ. ດ້ວຍປຸ່ມສະວິດ --fullscale cpfind ກໍາລັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນຮູບພາບເຕັມຂະຫນາດ.
ນີ້ໃຊ້ເວລາດົນກວ່າແຕ່ສາມາດສະຫນອງ "ດີກວ່າ" ແລະ / ຫຼືຈຸດຄວບຄຸມຫຼາຍ.

ຂັ້ນ​ຕອນ​ການ​ອະ​ທິ​ບາຍ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປັບ​ປັບ​ໂດຍ​ຕົວ​ກໍາ​ນົດ​ການ​:

--sieve1width
Sieve 1: ຈໍານວນ buckets ສຸດ width (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 10)

--sieve1 ຄວາມສູງ
Sieve 1: ຈຳນວນຂອງຖັງໃສ່ຄວາມສູງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 10)

-- sieve1 ຂະຫນາດ
Sieve 1: ຈຸດສູງສຸດຕໍ່ຖັງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 100)

--kdtreesteps
KDTree: ຂັ້ນຕອນການຄົ້ນຫາ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 200)

--kdtreesecondist

KDTree: ໄລຍະຫ່າງຂອງການແຂ່ງຂັນທີ 2 (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 0.25)

Cpfind ເກັບຮັກສາ sieve1width ສູງສຸດ * sieve1height * sieve1size keypoints ຕໍ່ຮູບ. ຖ້າ​ເຈົ້າ
ມີພຽງແຕ່ການຊ້ອນກັນເລັກນ້ອຍ, ເຊັ່ນ: ສໍາລັບການຖ່າຍຮູບ panorama 360 ອົງສາດ້ວຍຮູບພາບ fisheye, ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້
ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າຖ້າທ່ານເພີ່ມຂະຫນາດ sieve1. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດພະຍາຍາມເພີ່ມທະວີການ sieve1width
ແລະ/ຫຼື sieve1height.

ຄຸນນະສົມບັດ ການຈັບຄູ່
ການປັບລະອຽດຂອງຂັ້ນຕອນການຈັບຄູ່ໂດຍຕົວກໍານົດການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

-- ransaciter
Ransac: ຊໍ້າຄືນ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 1000)

-- ransacdist
Ransac: ເກນໄລຍະການຄາດຄະເນ homography (pixels) (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 25)

--ransacmode (ອັດຕະໂນມັດ, hom, rpy, rpyv, rpyb)
ເລືອກຕົວແບບທີ່ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນ ransac.

hom: ສົມມຸດເປັນ homography. ນຳໃຊ້ໄດ້ສະເພາະສຳລັບມຸມທີ່ບໍ່ກວ້າງເທົ່ານັ້ນ
ທັດສະນະ. ໃຊ້ລະຫັດ panomatic ຕົ້ນສະບັບ. ມັນຍັງມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍ
ເກີນຄວາມຕ້ອງການແລະສາມາດສ້າງການຈັບຄູ່ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະຖ້າຫຼາຍທີ່ສຸດ
ຂອງການແຂ່ງຂັນແມ່ນຕັ້ງຢູ່ໃນເສັ້ນດຽວ.

rpy: ຈັດຮຽງຮູບພາບໂດຍໃຊ້ມ້ວນ, pitch ແລະ yaw. ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີທີ່ດີ
ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ສໍາ​ລັບ​ພາກ​ສະ​ຫນາມ​ຕາມ​ລວງ​ນອນ​ຂອງ​ການ​ເບິ່ງ (ແລະ​ການ​ບິດ​ເບືອນ​, ສໍາ​ລັບ​ການ​
ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ມີ​ການ​ບິດ​ເບືອນ​ຫຼາຍ​)​. ມັນ​ເປັນ​ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ຕ້ອງ​ການ​ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ a
ເລນຖືກປັບຖືກໃຊ້, ຫຼື HFOV ສາມາດອ່ານໄດ້ຢ່າງສຳເລັດຜົນ
ຈາກຂໍ້ມູນ EXIF.

rpyv: ຈັດຮຽງຄູ່ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບມ້ວນ, pitch, yaw ແລະພາກສະຫນາມຂອງ
ເບິ່ງ. ຄວນ​ເຮັດ​ວຽກ​ໂດຍ​ບໍ່​ມີ​ຄວາມ​ຮູ້​ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ພາກ​ສະ​ຫນາມ​ຂອງ​ທັດ​ສະ​ນະ​,
ແຕ່ອາດຈະລົ້ມເຫລວເລື້ອຍໆ, ເນື່ອງຈາກການທໍາງານຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຊ້ໃນ
panotools optimizer, ມັນມັກຈະຫຼຸດລົງ fov ເປັນ 0.

rpyvb: ຈັດຄູ່ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບມ້ວນ, pitch, yaw, ພາກສະຫນາມຂອງມຸມເບິ່ງແລະ
ຕົວກໍານົດການບິດເບືອນ "b". ອາດຈະເປັນ fragile ຫຼາຍ, ພຽງແຕ່
ປະຕິບັດສໍາລັບການທົດສອບ.

ອັດຕະໂນມັດ: ໃຊ້ homography ສໍາລັບຮູບພາບທີ່ມີ hfov < 65 ອົງສາ ແລະ rpy ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ.

-- min matches
ການແຂ່ງຂັນຂັ້ນຕ່ຳ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 4)

--sieve2width
Sieve 2: ຈໍານວນ buckets ສຸດ width (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 5)

--sieve2 ຄວາມສູງ
Sieve 2: ຈຳນວນຂອງຖັງໃສ່ຄວາມສູງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 5)

-- sieve2 ຂະຫນາດ
Sieve 2: ຈຸດສູງສຸດຕໍ່ຖັງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 2)

Cpfind ສ້າງລະຫວ່າງ minmatches ແລະ sieve2width * sieve2height * sieve2size
ຈຸດຄວບຄຸມລະຫວ່າງຄູ່ຮູບພາບ. (ການຕັ້ງຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຢູ່ລະຫວ່າງ 4 ຫາ 50 (= 5*5*2)
ຈຸດຄວບຄຸມຕໍ່ຄູ່ຮູບພາບ
ຄູ່ຮູບພາບທີ່ໃຫ້ຈຸດຄວບຄຸມເຫຼົ່ານີ້ຖືກບໍ່ສົນໃຈ ແລະຄູ່ຮູບພາບນີ້ແມ່ນ
ຖື​ວ່າ​ບໍ່​ໄດ້​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​. ສໍາລັບການທັບຊ້ອນແຄບ, ທ່ານສາມາດພະຍາຍາມຫຼຸດລົງ minmatches,
ແຕ່ນີ້ເພີ່ມຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການໄດ້ຮັບຈຸດຄວບຄຸມທີ່ຜິດພາດ.

OPTIONS

--celesteRadius
Radius ສໍາລັບ celeste (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ 20)

--celeste ເກນ
ເກນສໍາລັບ celeste (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ 0.5)

--celeste
ດໍາເນີນການການລະບຸທ້ອງຟ້າຂອງ celeste ຫຼັງຈາກໂຫລດຮູບພາບ, ນີ້ຈະບໍ່ສົນໃຈຄຸນສົມບັດທັງຫມົດ
ກ່ຽວຂ້ອງກັບ 'ຟັງ'.

-p <string, --keypath
ເສັ້ນທາງໄປຫາ cache keyfiles

--ສະອາດ
ເຮັດຄວາມສະອາດໄຟລ໌ຄີໃນຖານຄວາມຈໍາ

-c, --cache
ແຄດຈຸດສຳຄັນໄປຫາໄຟລ໌ພາຍນອກ

--kall
ຂຽນ keyfiles ສໍາລັບຮູບພາບທັງຫມົດ

-k , --writekeyfile
ຂຽນ keyfile ສໍາລັບຕົວເລກຮູບນີ້ (ຍອມຮັບຫຼາຍຄັ້ງ)

-o , -- ຜົນຜະລິດ
ໄຟລ໌ຜົນຜະລິດ, ຕ້ອງການ

-n , -- ຄະແນນ
ຈຳນວນ CPU/Core (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: ກວດຫາອັດຕະໂນມັດ)

-t, --ທົດສອບ
ເປີດໃຊ້ໂໝດທົດສອບ

--ຂະໜາດເຕັມ
ໃຊ້ຮູບຂະໜາດເຕັມເພື່ອກວດຫາຈຸດສຳຄັນ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: false)

--sieve1width
Sieve 1 : ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ buckets ສຸດ width (ຄ່າ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​: 10​)

--sieve1 ຄວາມສູງ
Sieve 1 : ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ຄຸ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຄວາມ​ສູງ (ຄ່າ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​: 10​)

-- sieve1 ຂະຫນາດ
Sieve 1 : ຈຸດສູງສຸດຕໍ່ຖັງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 100)

--kdtreesteps
KDTree : ຂັ້ນຕອນການຄົ້ນຫາ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 200)

--kdtreesecondist
KDTree : ໄລຍະຫ່າງຂອງການແຂ່ງຂັນທີ 2 (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 0.15)

--ຫຼາຍແຖວ
ເປີດໃຊ້ການຈັບຄູ່ຫຼາຍແຖວ heuristic (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: ປິດ)

--linearmatch
ເປີດໃຊ້ການຈັບຄູ່ຮູບເສັ້ນຊື່ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: ທຸກຄູ່)

--linearmatchlen
ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ຈະ​ກົງ​ກັນ​ໃນ​ການ​ຈັບ​ຄູ່​ເສັ້ນ (ຄ່າ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​: 1​)

-- min matches
ກົງກັນຕໍ່າສຸດ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 4)

-- ransaciter
Ransac : ຊໍ້າຄືນ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 1000)

-- ransacdist
Ransac : ເກນໄລຍະການປະເມີນ homography (pixels) (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 25)

--sieve2width
Sieve 2 : ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ buckets ສຸດ width (ຄ່າ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​: 5​)

--sieve2 ຄວາມສູງ
Sieve 2 : ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ຄຸ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຄວາມ​ສູງ (ຄ່າ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​: 5​)

-- sieve2 ຂະຫນາດ
Sieve 2 : ຈຸດສູງສຸດຕໍ່ຖັງ (ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ : 2)

--, --ignore_rest
ບໍ່ສົນໃຈສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງອາກິວເມັນທີ່ຕິດສະຫຼາກຕາມທຸງນີ້.

- ການປ່ຽນແປງ
ສະແດງຂໍ້ມູນສະບັບ ແລະອອກ.

-h, - ຊ່ວຍ
ສະ​ແດງ​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ແລະ​ການ​ອອກ​.

AUTHORS

Anael Orlinski, Pablo d'Angelo, Antoine Deleforge, Thomas Modes

"ເວີຊັນ: 2015.0.0" 2016-01-06 CPFIND(1​)

ໃຊ້ cpfind ອອນໄລນ໌ໂດຍໃຊ້ບໍລິການ onworks.net