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ÿt Hÿ` D óÃ óÃ é é HwHÇé ÿÿ HvHúH= H9þt1À>*t ¹ ó¦uHBóÃ basic_string::_M_construct null not valid /home/cc/install/opencv-4.2.0/modules/calib3d/src/calibration.cpp CV_ARE_TYPES_EQ(A, B) && (CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_32F || CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_64F) CV_ARE_TYPES_EQ(A, dABdA) && dABdA->rows == A->rows*B->cols && dABdA->cols == A->rows*A->cols CV_ARE_TYPES_EQ(A, dABdB) && dABdB->rows == A->rows*B->cols && dABdB->cols == B->rows*B->cols (int)distCoeffs0.total() <= outputSize CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS flag is set, but the camera matrix is not 3x3 stype == CV_8UC1 || stype == CV_16SC1 || stype == CV_32SC1 || stype == CV_32FC1 dtype == -1 || dtype == dtype_ dtype == CV_16SC3 || dtype == CV_32SC3 || dtype == CV_32FC3 CV_IS_MAT(matrixM) && CV_IS_MAT(matrixR) && CV_IS_MAT(matrixQ) && matrixM->cols == 3 && matrixM->rows == 3 && CV_ARE_SIZES_EQ(matrixM, matrixR) && CV_ARE_SIZES_EQ(matrixM, matrixQ) Some of parameters is a NULL pointer! Input parameters must be a matrices! Size of projection matrix must be 3x4! Size of calibration and rotation matrices must be 3x3! Size of position vector must be 4x1! data && dims <= 2 && rows == m && cols == n && channels() == 1 /home/cc/install/opencv-4.2.0/modules/core/include/opencv2/core/mat.inl.hpp Size of cameraMatrix must be 3x3! _w.data == (uchar*)&w.val[0] && _u.data == (uchar*)&u.val[0] && _vt.data == (uchar*)&vt.val[0] /home/cc/install/opencv-4.2.0/modules/core/include/opencv2/core/operations.hpp The matrices must have 32f or 64f data type All the matrices must have the same data type Jacobian is not a valid matrix Jacobian must have 32fC1 or 64fC1 datatype Input matrix must be 1x3, 3x1 or 3x3 Output matrix must be 3x3, single-channel floating point matrix Output matrix must be 1x3 or 3x1 Input argument is not a valid matrix The first output argument is not a valid matrix CV_IS_MAT(_rvec1) && CV_IS_MAT(_rvec2) CV_MAT_TYPE(_rvec1->type) == CV_32F || CV_MAT_TYPE(_rvec1->type) == CV_64F _rvec1->rows == 3 && _rvec1->cols == 1 && CV_ARE_SIZES_EQ(_rvec1, _rvec2) CV_IS_MAT(_tvec1) && CV_IS_MAT(_tvec2) CV_ARE_SIZES_EQ(_tvec1, _tvec2) && CV_ARE_SIZES_EQ(_tvec1, _rvec1) objectPoints should contain vector of vectors of points of type Point3f imagePoints1 should contain vector of vectors of points of type Point2f All objectPoints[i].size() should be equal when object-releasing method is requested. All objectPoints[i] should be identical when object-releasing method is requested. objectPoints should not contain empty vector of vectors of points imagePoints1 should not contain empty vector of vectors of points One of required arguments is not a valid matrix Homogeneous coordinates are not supported Rotation must be represented by 1x3 or 3x1 floating-point rotation vector, or 3x3 rotation matrix Translation vector must be 1x3 or 3x1 floating-point vector Intrinsic parameters must be 3x3 floating-point matrix Distortion coefficients must be 1x4, 4x1, 1x5, 5x1, 1x8, 8x1, 1x12, 12x1, 1x14 or 14x1 floating-point vector dp/drot must be 2Nx3 floating-point matrix dp/dT must be 2Nx3 floating-point matrix dp/df must be 2Nx2 floating-point matrix dp/dc must be 2Nx2 floating-point matrix distCoeffs is NULL while dpdk is not dp/do must be 2Nx3N floating-point matrix dp/df must be 2Nx14, 2Nx12, 2Nx8, 2Nx5, 2Nx4 or 2Nx2 floating-point matrix npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_64F) CV_IS_MAT(objectPoints) && CV_IS_MAT(imagePoints) && CV_IS_MAT(A) && CV_IS_MAT(rvec) && CV_IS_MAT(tvec) (CV_MAT_DEPTH(rvec->type) == CV_64F || CV_MAT_DEPTH(rvec->type) == CV_32F) && (rvec->rows == 1 || rvec->cols == 1) && rvec->rows*rvec->cols*CV_MAT_CN(rvec->type) == 3 (CV_MAT_DEPTH(tvec->type) == CV_64F || CV_MAT_DEPTH(tvec->type) == CV_32F) && (tvec->rows == 1 || tvec->cols == 1) && tvec->rows*tvec->cols*CV_MAT_CN(tvec->type) == 3 (count >= 4) || (count == 3 && useExtrinsicGuess) Both object points and image points must be 2D object points and image points must be a single-row matrices One of required vector arguments is not a valid matrix image width and height must be positive the array of point counters must be 1-dimensional integer vector The tilted sensor model must have 14 parameters in the distortion matrix Thin prism model must have 12 parameters in the distortion matrix the output array of translation vectors must be 3-channel 1xn or nx1 array or 1-channel nx3 array, where n is the number of views the output array of standard deviations vectors must be 1-channel 1x(n*6 + NINTRINSIC) or (n*6 + NINTRINSIC)x1 array, where n is the number of views, NINTRINSIC = 18 The number of points in the view #%d is < 4 the output array of refined object points must be 3-channel 1xn or nx1 array or 1-channel nx3 array, where n is the number of object points per view the output array of standard deviations vectors must be 1-channel 1x(n*6 + NINTRINSIC + m*3) or (n*6 + NINTRINSIC + m*3)x1 array, where n is the number of views, NINTRINSIC = 18, m is the number of object points per view Non-zero skew is not supported by the function The specified aspect ratio (= cameraMatrix[0][0] / cameraMatrix[1][1]) is incorrect the output array of rotation vectors must be 3-channel 1xn or nx1 array or 1-channel nx3 or nx9 array, where n is the number of views Focal length (fx and fy) must be positive Principal point must be within the image The intrinsic matrix must have [fx 0 cx; 0 fy cy; 0 0 1] shape For non-planar calibration rigs the initial intrinsic matrix must be specified objectPoints is not a valid matrix CV_IS_MAT(_imagePoints1) && CV_IS_MAT(_imagePoints2) && CV_IS_MAT(_objectPoints) && CV_IS_MAT(_npoints) && CV_IS_MAT(matR) && CV_IS_MAT(matT) CV_ARE_TYPES_EQ(_imagePoints1, _imagePoints2) && CV_ARE_DEPTHS_EQ(_imagePoints1, _objectPoints) (_npoints->cols == 1 || _npoints->rows == 1) && CV_MAT_TYPE(_npoints->type) == CV_32SC1 (CV_MAT_DEPTH(_imagePoints1->type) == CV_32F || CV_MAT_DEPTH(_imagePoints1->type) == CV_64F) && ((_imagePoints1->rows == pointsTotal && _imagePoints1->cols*cn == 2) || (_imagePoints1->rows == 1 && _imagePoints1->cols == pointsTotal && cn == 2)) stereoCalibrate does not support CALIB_USE_EXTRINSIC_GUESS. CV_IS_MAT(_points1) && CV_IS_MAT(_points2) && CV_ARE_SIZES_EQ(_points1, _points2) Number of object and image(2) points must be equal Number of object and image points must be equal DLT algorithm needs at least 6 points for pose estimation from 3D-2D point correspondences. AUATLgUSHìL'dH%( HD$1ÀH
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ÉtÍHLÕ PÃHqHyè A9\$Ô[]A\Ã H Hé H SHûHè Hß[é H Hé H SHûHè Hß[é basic_string::_M_construct null not valid n.isString() && String(n) == name_ /home/cc/install/opencv-4.2.0/modules/calib3d/src/stereobm.cpp No element name has been given /home/cc/install/opencv-4.2.0/modules/core/include/opencv2/core/persistence.hpp Disparity image must have CV_16SC1 or CV_32FC1 format preFilterType must be = CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE preFilterSize must be odd and be within 5..255 preFilterCap must be within 1..63 numDisparities must be positive and divisible by 16 texture threshold must be non-negative uniqueness ratio must be non-negative -D DEFINE_KERNEL_STEREOBM -D MIN_DISP=%d -D NUM_DISP=%d -D BLOCK_SIZE_X=%d -D BLOCK_SIZE_Y=%d -D WSZ=%d All the images must have the same size Both input images must have CV_8UC1 SADWindowSize must be odd, be within 5..255 and be not larger than image width or height _disp.type() == CV_16S || _disp.type() == CV_32S ATUSHìdH%( HD$1ÀHGH
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|
ELF > @ @
|
calib3d stereobm #define MAX_VAL 32767
|
#ifndef WSZ
|
#define WSZ 2
|
#endif
|
#define WSZ2 (WSZ / 2)
|
#ifdef DEFINE_KERNEL_STEREOBM
|
#define DISPARITY_SHIFT 4
|
#define FILTERED ((MIN_DISP - 1) << DISPARITY_SHIFT)
|
void calcDisp(__local short * cost, __global short * disp, int uniquenessRatio,
|
__local int * bestDisp, __local int * bestCost, int d, int x, int y, int cols, int rows)
|
{
|
int best_disp = *bestDisp, best_cost = *bestCost;
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
short c = cost[0];
|
int thresh = best_cost + (best_cost * uniquenessRatio / 100);
|
bool notUniq = ( (c <= thresh) && (d < (best_disp - 1) || d > (best_disp + 1) ) );
|
if (notUniq)
|
*bestCost = FILTERED;
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
if( *bestCost != FILTERED && x < cols - WSZ2 - MIN_DISP && y < rows - WSZ2 && d == best_disp)
|
{
|
int d_aprox = 0;
|
int yp =0, yn = 0;
|
if ((0 < best_disp) && (best_disp < NUM_DISP - 1))
|
{
|
yp = cost[-2 * BLOCK_SIZE_Y];
|
yn = cost[2 * BLOCK_SIZE_Y];
|
d_aprox = yp + yn - 2 * c + abs(yp - yn);
|
}
|
disp[0] = (short)(((best_disp + MIN_DISP)*256 + (d_aprox != 0 ? (yp - yn) * 256 / d_aprox : 0) + 15) >> 4);
|
}
|
}
|
short calcCostBorder(__global const uchar * leftptr, __global const uchar * rightptr, int x, int y, int nthread,
|
short * costbuf, int *h, int cols, int d, short cost)
|
{
|
int head = (*h) % WSZ;
|
__global const uchar * left, * right;
|
int idx = mad24(y + WSZ2 * (2 * nthread - 1), cols, x + WSZ2 * (1 - 2 * nthread));
|
left = leftptr + idx;
|
right = rightptr + (idx - d);
|
short costdiff = 0;
|
if (0 == nthread)
|
{
|
#pragma unroll
|
for (int i = 0; i < WSZ; i++)
|
{
|
costdiff += abs( left[0] - right[0] );
|
left += cols;
|
right += cols;
|
}
|
}
|
else
|
{
|
#pragma unroll
|
for (int i = 0; i < WSZ; i++)
|
{
|
costdiff += abs(left[i] - right[i]);
|
}
|
}
|
cost += costdiff - costbuf[head];
|
costbuf[head] = costdiff;
|
*h = head + 1;
|
return cost;
|
}
|
short calcCostInside(__global const uchar * leftptr, __global const uchar * rightptr, int x, int y,
|
int cols, int d, short cost_up_left, short cost_up, short cost_left)
|
{
|
__global const uchar * left, * right;
|
int idx = mad24(y - WSZ2 - 1, cols, x - WSZ2 - 1);
|
left = leftptr + idx;
|
right = rightptr + (idx - d);
|
int idx2 = WSZ*cols;
|
uchar corrner1 = abs(left[0] - right[0]),
|
corrner2 = abs(left[WSZ] - right[WSZ]),
|
corrner3 = abs(left[idx2] - right[idx2]),
|
corrner4 = abs(left[idx2 + WSZ] - right[idx2 + WSZ]);
|
return cost_up + cost_left - cost_up_left + corrner1 -
|
corrner2 - corrner3 + corrner4;
|
}
|
__kernel void stereoBM(__global const uchar * leftptr,
|
__global const uchar * rightptr,
|
__global uchar * dispptr, int disp_step, int disp_offset,
|
int rows, int cols,
|
int textureThreshold, int uniquenessRatio)
|
{
|
int lz = get_local_id(0);
|
int gx = get_global_id(1) * BLOCK_SIZE_X;
|
int gy = get_global_id(2) * BLOCK_SIZE_Y;
|
int nthread = lz / NUM_DISP;
|
int disp_idx = lz % NUM_DISP;
|
__global short * disp;
|
__global const uchar * left, * right;
|
__local short costFunc[2 * BLOCK_SIZE_Y * NUM_DISP];
|
__local short * cost;
|
__local int best_disp[2];
|
__local int best_cost[2];
|
best_cost[nthread] = MAX_VAL;
|
best_disp[nthread] = -1;
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
short costbuf[WSZ];
|
int head = 0;
|
int shiftX = WSZ2 + NUM_DISP + MIN_DISP - 1;
|
int shiftY = WSZ2;
|
int x = gx + shiftX, y = gy + shiftY, lx = 0, ly = 0;
|
int costIdx = disp_idx * 2 * BLOCK_SIZE_Y + (BLOCK_SIZE_Y - 1);
|
cost = costFunc + costIdx;
|
int tempcost = 0;
|
if (x < cols - WSZ2 - MIN_DISP && y < rows - WSZ2)
|
{
|
if (0 == nthread)
|
{
|
#pragma unroll
|
for (int i = 0; i < WSZ; i++)
|
{
|
int idx = mad24(y - WSZ2, cols, x - WSZ2 + i);
|
left = leftptr + idx;
|
right = rightptr + (idx - disp_idx);
|
short costdiff = 0;
|
for(int j = 0; j < WSZ; j++)
|
{
|
costdiff += abs( left[0] - right[0] );
|
left += cols;
|
right += cols;
|
}
|
costbuf[i] = costdiff;
|
}
|
}
|
else
|
{
|
#pragma unroll
|
for (int i = 0; i < WSZ; i++)
|
{
|
int idx = mad24(y - WSZ2 + i, cols, x - WSZ2);
|
left = leftptr + idx;
|
right = rightptr + (idx - disp_idx);
|
short costdiff = 0;
|
for (int j = 0; j < WSZ; j++)
|
{
|
costdiff += abs( left[j] - right[j]);
|
}
|
tempcost += costdiff;
|
costbuf[i] = costdiff;
|
}
|
}
|
}
|
if (nthread == 1)
|
{
|
cost[0] = tempcost;
|
atomic_min(best_cost + 1, tempcost);
|
}
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
if (best_cost[1] == tempcost)
|
atomic_max(best_disp + 1, disp_idx);
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
int dispIdx = mad24(gy, disp_step, mad24((int)sizeof(short), gx, disp_offset));
|
disp = (__global short *)(dispptr + dispIdx);
|
calcDisp(cost, disp, uniquenessRatio, best_disp + 1, best_cost + 1, disp_idx, x, y, cols, rows);
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
lx = 1 - nthread;
|
ly = nthread;
|
for (int i = 0; i < BLOCK_SIZE_Y * BLOCK_SIZE_X / 2; i++)
|
{
|
x = (lx < BLOCK_SIZE_X) ? gx + shiftX + lx : cols;
|
y = (ly < BLOCK_SIZE_Y) ? gy + shiftY + ly : rows;
|
best_cost[nthread] = MAX_VAL;
|
best_disp[nthread] = -1;
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
costIdx = mad24(2 * BLOCK_SIZE_Y, disp_idx, (BLOCK_SIZE_Y - 1 - ly + lx));
|
if (0 > costIdx)
|
costIdx = BLOCK_SIZE_Y - 1;
|
cost = costFunc + costIdx;
|
if (x < cols - WSZ2 - MIN_DISP && y < rows - WSZ2)
|
{
|
tempcost = (ly * (1 - nthread) + lx * nthread == 0) ?
|
calcCostBorder(leftptr, rightptr, x, y, nthread, costbuf, &head, cols, disp_idx, cost[2*nthread-1]) :
|
calcCostInside(leftptr, rightptr, x, y, cols, disp_idx, cost[0], cost[1], cost[-1]);
|
}
|
cost[0] = tempcost;
|
atomic_min(best_cost + nthread, tempcost);
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
if (best_cost[nthread] == tempcost)
|
atomic_max(best_disp + nthread, disp_idx);
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
dispIdx = mad24(gy + ly, disp_step, mad24((int)sizeof(short), (gx + lx), disp_offset));
|
disp = (__global short *)(dispptr + dispIdx);
|
calcDisp(cost, disp, uniquenessRatio, best_disp + nthread, best_cost + nthread, disp_idx, x, y, cols, rows);
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
if (lx + nthread - 1 == ly)
|
{
|
lx = (lx + nthread + 1) * (1 - nthread);
|
ly = (ly + 1) * nthread;
|
}
|
else
|
{
|
lx += nthread;
|
ly = ly - nthread + 1;
|
}
|
}
|
}
|
#endif
|
__kernel void prefilter_norm(__global unsigned char *input, __global unsigned char *output,
|
int rows, int cols, int prefilterCap, int scale_g, int scale_s)
|
{
|
int x = get_global_id(0);
|
int y = get_global_id(1);
|
if(x < cols && y < rows)
|
{
|
int cov1 = input[ max(y-1, 0) * cols + x] * 1 +
|
input[y * cols + max(x-1,0)] * 1 + input[ y * cols + x] * 4 + input[y * cols + min(x+1, cols-1)] * 1 +
|
input[min(y+1, rows-1) * cols + x] * 1;
|
int cov2 = 0;
|
for(int i = -WSZ2; i < WSZ2+1; i++)
|
for(int j = -WSZ2; j < WSZ2+1; j++)
|
cov2 += input[clamp(y+i, 0, rows-1) * cols + clamp(x+j, 0, cols-1)];
|
int res = (cov1*scale_g - cov2*scale_s)>>10;
|
res = clamp(res, -prefilterCap, prefilterCap) + prefilterCap;
|
output[y * cols + x] = res;
|
}
|
}
|
__kernel void prefilter_xsobel(__global unsigned char *input, __global unsigned char *output,
|
int rows, int cols, int prefilterCap)
|
{
|
int x = get_global_id(0);
|
int y = get_global_id(1);
|
if(x < cols && y < rows)
|
{
|
if (0 < x && !((y == rows-1) & (rows%2==1) ) )
|
{
|
int cov = input[ ((y > 0) ? y-1 : y+1) * cols + (x-1)] * (-1) + input[ ((y > 0) ? y-1 : y+1) * cols + ((x<cols-1) ? x+1 : x-1)] * (1) +
|
input[ (y) * cols + (x-1)] * (-2) + input[ (y) * cols + ((x<cols-1) ? x+1 : x-1)] * (2) +
|
input[((y<rows-1)?(y+1):(y-1))* cols + (x-1)] * (-1) + input[((y<rows-1)?(y+1):(y-1))* cols + ((x<cols-1) ? x+1 : x-1)] * (1);
|
cov = clamp(cov, -prefilterCap, prefilterCap) + prefilterCap;
|
output[y * cols + x] = cov;
|
}
|
else
|
output[y * cols + x] = prefilterCap;
|
}
|
}
|
f01ad97e355f1d5b0a7c03f8f324cf43 GCC: (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.11) 5.4.0 20160609 ñÿ ( opencl_kernels_calib3d.cpp _ZN2cv3ocl7calib3d15stereobm_oclsrcE Ð .symtab .strtab .shstrtab .text .data .bss .rodata.str1.1 .rodata.str1.8 .rela.data.rel.local._ZN2cv3ocl7calib3d15stereobm_oclsrcE .comment .note.GNU-stack @ ! @ ' @ , 2 @ ; 2 X ñ O ` ( J @ ` 0 6 ¾ p À
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