from
5． 如何設定bm、sgbm和gc演算法的狀態引數？
（1）stereobmstate
// 預處理濾波引數
// sad 引數
// 後處理引數
// opencv2.1 新增的狀態引數
在上述引數中，對視差生成效果影響較大的主要引數是 sadwindowsize、numberofdisparities 和 uniquenessratio 三個，一般只需對這三個引數進行調整，其餘引數按預設設定即可。
在opencv2.1中，bm演算法有c和c++ 兩種實現模組。
（2）stereosgbmstate
sgbm演算法的狀態引數大部分與bm演算法的一致，下面只解釋不同的部分：
注意opencv2.1的sgbm演算法是用c++ 語言編寫的，沒有c實現模組。與h. hirschmuller提出的原演算法相比，主要有如下變化：
演算法預設執行單通道dp演算法，只用了5個方向，而fulldp使能時則使用8個方向（可能需要占用大量記憶體）。
演算法在計算匹配代價函式時，採用塊匹配方法而非畫素匹配（不過sadwindowsize=1時就等於畫素匹配了）。
匹配代價的計算採用bt演算法（"depth discontinuities by pixel-to-pixel stereo" by s. birchfield and c. tomasi），並沒有實現基於互熵資訊的匹配代價計算。
增加了一些bm演算法中的預處理和後處理程式。
（3）stereogcstate
gc演算法的狀態引數只有兩個：numberofdisparities 和 maxiters，並且只能通過 cvcreatestereogcstate 在建立演算法狀態結構體時一次性確定，不能在迴圈中更新狀態資訊。gc演算法並不是一種實時演算法，但可以得到物體輪廓清晰準確的視差圖，適用於靜態環境物體的深度重構。
注意gc演算法只能在c語言模式下執行，並且不能對視差圖進行預先的邊界延拓，左右檢視和左右視差矩陣的大小必須一致。
說說JVM的GC功能之一GC演算法的選擇
如果你的應用可以忍受full gc帶來的停頓，throught收集器 即並行gc 能獲得最高的效能。同是他使用cpu和堆的大小都比其他的收集器少 當然不包括serial收集器，它的使用場景太有限 如果無法忍受full gc帶來的停頓，如果可用堆較小，可以選擇cms或g1，如果可用堆較大，建議使用g1...
常見軟體的GC演算法解析
今天和大家一起解析下常見的gc演算法設計。gc是一種軟體進行自動的記憶體 的方式。如果軟體執行過程中，發現某些物件沒有了引用 或者稱之為不可達 的狀態時，就會啟動gc過程。將這部分記憶體進行釋放。以避免程式設計師因為忘記顯示釋放記憶體導致程式出現out of memory。gc的過程主要分為標記 移...
關於簡單的GC演算法理解
首先，最基礎的gc演算法有三個 標記 清除演算法 通過gc root物件進行遍歷，對從gc root物件可達的物件都加乙個標記，即標記其為可達物件，然後再對堆記憶體進行遍歷，如果乙個物件沒有該標記，那就直接從堆記憶體中 這個物件。複製演算法 把記憶體分成兩個部分，使用其中一塊，當這一塊記憶體使用完，...