{"id":467707,"date":"2025-07-19T03:00:58","date_gmt":"2025-07-19T03:00:58","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=467707"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=467707","title":{"rendered":"<span>NASA. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u0441\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439\u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u043e\u0442\u043e<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e55\/a36\/084\/e55a36084bd1043d4e68528b639cfe2f.jpeg\" width=\"1600\" height=\"900\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/e55\/a36\/084\/e55a36084bd1043d4e68528b639cfe2f.jpeg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e55\/a36\/084\/e55a36084bd1043d4e68528b639cfe2f.jpeg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u0442 7 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u0438\u0437\u00a0NASA \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430\u00a0github \u043e\u043f\u0435\u043d\u0441\u0443\u0440\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/NeoGeographyToolkit\/StereoPipeline\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00abAmes Stereo Pipeline (ASP)\u00bb<\/a> \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0435\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e? \u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0447\u0443\u0436\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441\u00a0\u043a\u043e\u0441\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438\u00a0\u2014 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430, \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 3D\u2011\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e: \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439\u00a0\u0436\u0435 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u00a0\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u00a0\u0434\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u0437\u00a0\u043a\u043e\u0441\u043c\u043e\u0441\u0430), \u0438 ASP \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u00a0\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/683\/cc2\/08b\/683cc208b597d0dad46608a0b1ac794d.jpg\" alt=\"\u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u043d\u0430 \u0442\u0443 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043b\u0430\u0431\u0443 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430\" title=\"\u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u043d\u0430 \u0442\u0443 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043b\u0430\u0431\u0443 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430\" width=\"612\" height=\"407\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/683\/cc2\/08b\/683cc208b597d0dad46608a0b1ac794d.jpg 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/683\/cc2\/08b\/683cc208b597d0dad46608a0b1ac794d.jpg 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u043d\u0430 \u0442\u0443 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043b\u0430\u0431\u0443 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>NASA \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 ASP, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u044c\u0435\u0444 \u041c\u0430\u0440\u0441\u0430, \u041b\u0443\u043d\u044b \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0435\u0442. \u041d\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445: \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c 3D-\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0430\u043d\u0434\u0448\u0430\u0444\u0442\u044b, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044f \u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435<\/p>\n<p>&#171;<strong>parallel_stereo&#187;<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b (tiles)<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0438 \u2014 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 1024\u00d71024 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f). \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0442\u0430\u0439\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e: \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e.\u00a0<\/p>\n<p>\u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0438\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 ASP, \u043d\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def split_image_to_tiles(image_path, tile_size, output_folder):  image = Image.open(image_path)  width, height = image.size # \u0442\u0443\u0442 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0433\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u0438 cols = math.ceil(width \/ tile_size) rows = math.ceil(height \/ tile_size)  tile_id = 0  for row in range(rows):     for col in range(cols):         left = col * tile_size         upper = row * tile_size         right = min((col + 1) * tile_size, width)         lower = min((row + 1) * tile_size, height)          # \u0440\u0435\u0436\u0435\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b         tile = image.crop((left, upper, right, lower))         tile_filename = f\"{output_folder}\/tile_{row}_{col}.png\"         tile.save(tile_filename)          print(f\"\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b #{tile_id}: {tile_filename}\")         tile_id += 1 <\/code><\/pre>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c: \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b + \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b (&#8212;processes)<\/strong>\u00a0\u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 (&#8212;threads-multiprocess, &#8212;threads-singleprocess)<\/strong>\u00a0\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b (\u0432 \u0442.\u202f\u0447. \u0431\u043b\u043e\u043a-\u043c\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433, SGM\/MGM).<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e: \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 SGM\/MGM \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f\u00a0<strong>8 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441<\/strong>, \u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u044f\u0434\u0435\u0440) \u00f7 8.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u043e \u0438\u0437 \u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Processes and threads<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>It is suggested that after this program is started, one examine how well it uses the CPUs and memory on all nodes, especially at the correlation stage.<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>One may want to set the\u00a0&#8212;processes,\u00a0&#8212;threads-multiprocess, and\u00a0&#8212;threads-singleprocess\u00a0options \u2026<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p><strong>Note that the SGM and MGM algorithms can be quite memory-intensive. For these, by default, the number of threads is set to 8, and the number of processes is the number of cores divided by the number of threads, on each node. Otherwise, the default is to use as many processes as there are cores<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/be7\/a52\/2a4\/be7a522a4ac663aa6609d095f7b88232.png\" width=\"632\" height=\"656\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/be7\/a52\/2a4\/be7a522a4ac663aa6609d095f7b88232.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/be7\/a52\/2a4\/be7a522a4ac663aa6609d095f7b88232.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>parallel_stereo\u00a0\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u00a0<strong>\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>\u00a0(\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u2192 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b) \u0438\u00a0<strong>\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>(\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 SGM\/MGM-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f) \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b:<\/p>\n<p>\u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u00a0stereo_corr\u00a0\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0ProcessPoolExecutor.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import os import math import subprocess from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor  # ----- \u0427\u0438\u043b\u043b\u0438\u043c \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c\u0438 ----- left_image = \"left.tif\"   # \u043a\u0440\u0430\u0448 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0448\u043e\u0442, \u0441\u044e\u0434\u0430 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c right_image = \"right.tif\"  # \u0438 \u0441\u044e\u0434\u0430 \u2014 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u0448\u043e\u0442 output_dir = \"results\"     # \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0451 \u0441\u043e\u043b\u044c\u0451\u043c  tile_size = 1024            # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0447\u0438\u043a \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438, \u0442\u0438\u043f\u0430 1024 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f threads_per_process = 8      # \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0440\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 (SGM\/MGM) threads_single = 8           # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0438\u043f\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432  # ----- \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u043f\u0430\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043b\u0430\u0433\u0430 ----- os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)  # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c, \u043d\u0435 \u0440\u0443\u0433\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f  # ----- \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u044f\u0434\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 ----- cpu_cores = os.cpu_count() or 1  # \u0443\u0437\u043d\u0430\u0451\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044f\u0434\u0435\u0440 \u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430 processes = max(cpu_cores \/\/ threads_per_process, 1)  # \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u044f\u0434\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 print(f\"\u042f\u0434\u0440\u044b\u0448\u0435\u043a \u043f\u043e\u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438: {cpu_cores}, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u044e\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432: {processes}\")  # ----- \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0430\u0445\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 ----- def process_tile(tile_id):     # \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430     out_tile_dir = os.path.join(output_dir, f\"tile_{tile_id}\")     os.makedirs(out_tile_dir, exist_ok=True)      # \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c C++ \u0448\u043d\u044f\u0433\u0443     cmd = [         \"stereo_corr\",         \"--threads-multiprocess\", str(threads_per_process),  # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430         \"--threads-singleprocess\", str(threads_single),       # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438         \"--corr-tile-size\", str(tile_size),                  # \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 \u044e\u0437\u0430\u0435\u043c         \"--tile-id\", tile_id,                                # \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f         left_image, right_image, out_tile_dir                 # \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434     ]     print(\"\u041d\u0443 \u0447\u0442\u043e, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b:\", \" \".join(cmd))  # \u0447\u0438\u043b\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0431\u0430\u0433\u0430     subprocess.run(cmd, check=True)  # \u0431\u0435\u0436\u0438\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0438\u043c\u0441\u044f  # ----- \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 ----- # \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0444\u043e\u0442\u043a\u0430 10240x7680 image_width, image_height = 10240, 7680 cols = math.ceil(image_width \/ tile_size)  # \u0447\u0451\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 rows = math.ceil(image_height \/ tile_size) # \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a # \u043c\u0430\u043f\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \"row_col\" tile_ids = [f\"{r}_{c}\" for r in range(rows) for c in range(cols)]  # ----- \u042e\u0437\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438 ----- with ProcessPoolExecutor(max_workers=processes) as executor:     # \u0440\u0430\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0442\u0430\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u044e     executor.map(process_tile, tile_ids)  print(\"\u0412\u0441\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u044b \u2013 \u0433\u0443\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435!\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0stereo_corr\u00a0(\u0438, \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0stereo_blend,\u00a0stereo_rfne,\u00a0stereo_fltr,\u00a0stereo_tri),\u00a0parallel_stereo\u00a0\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0440\u0430\u0437\u0440\u043e\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u043f\u043e\u043a \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u00ab\u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u00bb:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 VRT-\u043c\u043e\u0437\u0430\u0438\u043a<\/strong><\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u043f\u043a\u0435, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0434\u043b\u044f \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 0\u20134 \u2014 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (*D.tif,\u00a0<em>B.tif,\u00a0<\/em>RD.tif,\u00a0*F.tif\u00a0\u0438 \u0442.\u0434.),<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043b\u044f \u0448\u0430\u0433\u0430 5 \u2014 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e (*PC.tif).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c\/\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0431\u043b\u043e\u0447\u043d\u043e, ASP \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u00a0<strong>GDAL VRT<\/strong>\u00a0(Virtual Raster) \u2014 XML-\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u00ab\u0441\u043a\u043b\u0435\u0438\u0442\u044c\u00bb. \u042d\u0442\u0438 VRT-\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 GeoTIFF\u2019\u044b, \u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 TIFF\u2019\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u00a0&#8212;keep-only essential\u00a0\u0438\u043b\u0438\u00a0unchanged, \u0442\u043e \u043f\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 VRT\u2019\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044f\u044f \u043e\u0431\u0451\u0440\u0442\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u00a0gdal_translate\u00a0(\u0438\u043b\u0438 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443) \u043d\u0430 VRT, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 GeoTIFF<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e98\/c1d\/575\/e98c1d575ce520b3c2770eb85f394244.png\" alt=\"\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\" title=\"\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430\" width=\"923\" height=\"923\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/e98\/c1d\/575\/e98c1d575ce520b3c2770eb85f394244.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e98\/c1d\/575\/e98c1d575ce520b3c2770eb85f394244.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p><strong>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e<\/strong>, \u044d\u0442\u0430\u043f \u00ab\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438\u00bb \u0432\u00a0parallel_stereo\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f VRT-\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0437\u0430\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 GDAL (\u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 API) \u044d\u0442\u0438 VRT \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0435 GeoTIFF\u2019\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 DEM: \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (run-PC.tif) \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f\u00a0point2dem, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f DEM.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c ASP \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u00ab\u0440\u0430\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c\u00bb \u043f\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c, \u043d\u043e \u0438 \u00ab\u0441\u043a\u043b\u0435\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u00bb \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u044e \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/929074\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/929074\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u0442 7 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u0438\u0437\u00a0NASA \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430\u00a0github \u043e\u043f\u0435\u043d\u0441\u0443\u0440\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/NeoGeographyToolkit\/StereoPipeline\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00abAmes Stereo Pipeline (ASP)\u00bb<\/a> \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0435\u00a0\u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e? \u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0447\u0443\u0436\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e\u00a0\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441\u00a0\u043a\u043e\u0441\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438\u00a0\u2014 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430, \u0441\u00a0\u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 3D\u2011\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e: \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439\u00a0\u0436\u0435 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u00a0\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0433\u043b\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u00a0\u0434\u0440\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u0434\u0430\u0436\u0435 \u0438\u0437\u00a0\u043a\u043e\u0441\u043c\u043e\u0441\u0430), \u0438 ASP \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u00a0\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0438\u043b\u0438\u00a0\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0442\u0443\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u043d\u0430 \u0442\u0443 \u0441\u0430\u043c\u0443\u044e \u043b\u0430\u0431\u0443 \u042d\u0439\u043c\u0441\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>NASA \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 ASP, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043b\u044c\u0435\u0444 \u041c\u0430\u0440\u0441\u0430, \u041b\u0443\u043d\u044b \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0435\u0442. \u041d\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445: \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c 3D-\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0430\u043d\u0434\u0448\u0430\u0444\u0442\u044b, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044f \u0412\u0430\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435<\/p>\n<p>&#171;<strong>parallel_stereo&#187;<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b (tiles)<\/strong><\/p>\n<p>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0438 \u2014 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 1024\u00d71024 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f). \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0442\u0430\u0439\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e: \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e.\u00a0<\/p>\n<p>\u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0438\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 ASP, \u043d\u043e \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def split_image_to_tiles(image_path, tile_size, output_folder):  image = Image.open(image_path)  width, height = image.size # \u0442\u0443\u0442 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0433\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u0438 cols = math.ceil(width \/ tile_size) rows = math.ceil(height \/ tile_size)  tile_id = 0  for row in range(rows):     for col in range(cols):         left = col * tile_size         upper = row * tile_size         right = min((col + 1) * tile_size, width)         lower = min((row + 1) * tile_size, height)          # \u0440\u0435\u0436\u0435\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b         tile = image.crop((left, upper, right, lower))         tile_filename = f\"{output_folder}\/tile_{row}_{col}.png\"         tile.save(tile_filename)          print(f\"\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b #{tile_id}: {tile_filename}\")         tile_id += 1 <\/code><\/pre>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c: \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b + \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b (&#8212;processes)<\/strong>\u00a0\u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 (&#8212;threads-multiprocess, &#8212;threads-singleprocess)<\/strong>\u00a0\u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b (\u0432 \u0442.\u202f\u0447. \u0431\u043b\u043e\u043a-\u043c\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433, SGM\/MGM).<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e: \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 SGM\/MGM \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f\u00a0<strong>8 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441<\/strong>, \u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u044f\u0434\u0435\u0440) \u00f7 8.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0432\u044b\u0434\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u043e \u0438\u0437 \u0438\u0445 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Processes and threads<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>It is suggested that after this program is started, one examine how well it uses the CPUs and memory on all nodes, especially at the correlation stage.<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>One may want to set the\u00a0&#8212;processes,\u00a0&#8212;threads-multiprocess, and\u00a0&#8212;threads-singleprocess\u00a0options \u2026<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p><strong>Note that the SGM and MGM algorithms can be quite memory-intensive. For these, by default, the number of threads is set to 8, and the number of processes is the number of cores divided by the number of threads, on each node. Otherwise, the default is to use as many processes as there are cores<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>parallel_stereo\u00a0\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u00a0<strong>\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>\u00a0(\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u2192 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b) \u0438\u00a0<strong>\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043f\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>(\u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 SGM\/MGM-\u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0441\u0435\u0431\u044f) \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b:<\/p>\n<p>\u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u00a0stereo_corr\u00a0\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0ProcessPoolExecutor.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import os import math import subprocess from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor  # ----- \u0427\u0438\u043b\u043b\u0438\u043c \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430\u043c\u0438 ----- left_image = \"left.tif\"   # \u043a\u0440\u0430\u0448 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0448\u043e\u0442, \u0441\u044e\u0434\u0430 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c right_image = \"right.tif\"  # \u0438 \u0441\u044e\u0434\u0430 \u2014 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u0448\u043e\u0442 output_dir = \"results\"     # \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0451 \u0441\u043e\u043b\u044c\u0451\u043c  tile_size = 1024            # \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0447\u0438\u043a \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438, \u0442\u0438\u043f\u0430 1024 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f threads_per_process = 8      # \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0440\u0433\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 (SGM\/MGM) threads_single = 8           # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0442\u0438\u043f\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432  # ----- \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u043f\u0430\u043f\u043e\u0447\u043a\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043b\u0430\u0433\u0430 ----- os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)  # \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c, \u043d\u0435 \u0440\u0443\u0433\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f  # ----- \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u044f\u0434\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 ----- cpu_cores = os.cpu_count() or 1  # \u0443\u0437\u043d\u0430\u0451\u043c, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044f\u0434\u0435\u0440 \u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430 processes = max(cpu_cores \/\/ threads_per_process, 1)  # \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u044f\u0434\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 print(f\"\u042f\u0434\u0440\u044b\u0448\u0435\u043a \u043f\u043e\u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438: {cpu_cores}, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u044e\u0437\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432: {processes}\")  # ----- \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0430\u0445\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 ----- def process_tile(tile_id):     # \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430     out_tile_dir = os.path.join(output_dir, f\"tile_{tile_id}\")     os.makedirs(out_tile_dir, exist_ok=True)      # \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c C++ \u0448\u043d\u044f\u0433\u0443     cmd = [         \"stereo_corr\",         \"--threads-multiprocess\", str(threads_per_process),  # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430         \"--threads-singleprocess\", str(threads_single),       # \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438         \"--corr-tile-size\", str(tile_size),                  # \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430 \u044e\u0437\u0430\u0435\u043c         \"--tile-id\", tile_id,                                # \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0441\u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f         left_image, right_image, out_tile_dir                 # \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434     ]     print(\"\u041d\u0443 \u0447\u0442\u043e, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u0435\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b:\", \" \".join(cmd))  # \u0447\u0438\u043b\u043b\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0431\u0430\u0433\u0430     subprocess.run(cmd, check=True)  # \u0431\u0435\u0436\u0438\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0438\u043c\u0441\u044f  # ----- \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 ----- # \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0444\u043e\u0442\u043a\u0430 10240x7680 image_width, image_height = 10240, 7680 cols = math.ceil(image_width \/ tile_size)  # \u0447\u0451\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 rows = math.ceil(image_height \/ tile_size) # \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a # \u043c\u0430\u043f\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \"row_col\" tile_ids = [f\"{r}_{c}\" for r in range(rows) for c in range(cols)]  # ----- \u042e\u0437\u0430\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438 ----- with ProcessPoolExecutor(max_workers=processes) as executor:     # \u0440\u0430\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443, \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0442\u0430\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u043e\u0440\u0446\u0438\u044e     executor.map(process_tile, tile_ids)  print(\"\u0412\u0441\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u044b \u2013 \u0433\u0443\u043b\u044f\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435!\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0430\u0439\u043b\u044b \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0stereo_corr\u00a0(\u0438, \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437\u00a0stereo_blend,\u00a0stereo_rfne,\u00a0stereo_fltr,\u00a0stereo_tri),\u00a0parallel_stereo\u00a0\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u00ab\u0440\u0430\u0437\u0440\u043e\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u043f\u043e\u043a \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u00ab\u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u00bb:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 VRT-\u043c\u043e\u0437\u0430\u0438\u043a<\/strong><\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0430\u043f\u043a\u0435, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0434\u043b\u044f \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432 0\u20134 \u2014 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u0430\u0440\u0438\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (*D.tif,\u00a0<em>B.tif,\u00a0<\/em>RD.tif,\u00a0*F.tif\u00a0\u0438 \u0442.\u0434.),<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043b\u044f \u0448\u0430\u0433\u0430 5 \u2014 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e (*PC.tif).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c\/\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0431\u043b\u043e\u0447\u043d\u043e, ASP \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u00a0<strong>GDAL VRT<\/strong>\u00a0(Virtual Raster) \u2014 XML-\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u00ab\u0441\u043a\u043b\u0435\u0438\u0442\u044c\u00bb. \u042d\u0442\u0438 VRT-\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 GeoTIFF\u2019\u044b, \u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>\u0421\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 TIFF\u2019\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u00a0&#8212;keep-only essential\u00a0\u0438\u043b\u0438\u00a0unchanged, \u0442\u043e \u043f\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 VRT\u2019\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044f\u044f \u043e\u0431\u0451\u0440\u0442\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u00a0gdal_translate\u00a0(\u0438\u043b\u0438 \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443) \u043d\u0430 VRT, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 GeoTIFF<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p><strong>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e<\/strong>, \u044d\u0442\u0430\u043f \u00ab\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438\u00bb \u0432\u00a0parallel_stereo\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f VRT-\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0437\u0430\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 GDAL (\u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 API) \u044d\u0442\u0438 VRT \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0435 GeoTIFF\u2019\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 DEM: \u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (run-PC.tif) \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f\u00a0point2dem, \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f DEM.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c ASP \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u00ab\u0440\u0430\u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c\u00bb \u043f\u043e \u0442\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c, \u043d\u043e \u0438 \u00ab\u0441\u043a\u043b\u0435\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u00bb \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u044e \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/929074\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/929074\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-467707","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/467707","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=467707"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/467707\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=467707"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=467707"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=467707"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}