python+opencv使用大华sdk,python如何配置opencv

python+opencv使用大华sdk,python如何配置opencv详细介绍

本文目录一览： 大华相机硬触发设置

大华工业相机的触发设置可以参照该工业相机的产品手册。触发是被动的输出模式，实时性要求高，比如抓拍运动的物体。触发信号可以由软件产生，也可以由传感器/机械开关产生，叫软/硬触发。
关于如何设置，你可以登录机器视觉产品资料查询平台，输入相应的工业相机型号，打开用户手册按照步骤操作即可。
大恒相机硬触发说明文档
相机硬触发是区别于软触发，利用IO或者光耦等外部控制信号触发相机快门的技术。
大恒相机有IO触发和光耦触发两种硬触发方式，其中光耦触发隔离了光电回路，对于相机更加安全，但是由于存在光电转换过程所以触发时间延迟了30us左右。硬触发方式只有单次触发，也就是说想要连续获得图片必须向相机发射多次发射方波信号。
硬触发只能通过回调函数获得图片，对于大恒相机只能通过已经定义的回调函数获得图片，回调的数据类型已经确定。
利用IO信号控制相机硬触发
在IO控制线中有line0，line1，line2，line3三根线，前两根是光耦触发线，后两根是IO输入/输出线。注意使用IO控制时还应连接IO地线GND。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2pAw5Fxg-1380090)(/home/houbosen/Pictures/Screenshot 2022-07-14 14:00:47.png)]
````
#include

#include

#include

#include

#include "time.h"

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "../libFSM/include/StateMachine.h"

#include "stdio.h"

#include "GxIAPI.h"

//定义全局变量，用来存图和计时

cv::Mat empty(1024, 1280, CV_8UC3, cv::Scalar::all(0));

timeval tv;

long time_end;

long time_start;

//图 像 回 调 处 理 函 数

//传回来的GX_FRAME_CALLBACK_PARAM *pFrame包含了图像所在指针，大小，长度等一系列信息，需要解码之后变成RGB图片

static void GX_STDC OnFrameCallbackFun(GX_FRAME_CALLBACK_PARAM *pFrame)

{

if (pFrame->status == 0)

{

gettimeofday(&tv, NULL);

time_end = tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;

std::cout << 1000000 / (time_end - time_start) << "fps"

<< "get an image" << std::endl;

time_start = time_end;

void *rgb_buffer = malloc(3 * pFrame->nImgSize);

DxRaw8toRGB24((void *)pFrame->pImgBuf, rgb_buffer, pFrame->nWidth, pFrame->nHeight, RAW2RGB_NEIGHBOUR, BAYERRG, false);

cv::Mat result = cv::Mat(pFrame->nHeight, pFrame->nWidth, CV_8UC3, rgb_buffer);

result.copyTo(empty);

}

else

{

std::cout << "fuck,trigger is failed" << std::endl;

}

return;

}

//打开设备和打开库方式相同，关键在于设置触发

int main(int argc, char *argv[])

{

GX_STATUS status = GX_STATUS_SUCCESS;

GX_DEV_HANDLE hDevice = NULL;

GX_OPEN_PARAM stOpenParam;

uint32_t nDeviceNum = 0;

gettimeofday(&tv, NULL);

time_end = tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;

time_start = tv.tv_sec * 1000000 + tv.tv_usec;

//初 始 化 库

status = GXInitLib();

//枚 举 设 备 列 表

status = GXUpdateDeviceList(&nDeviceNum, 1000);

if ((status != GX_STATUS_SUCCESS) || (nDeviceNum <= 0))

{

return 0;

}

//打 开 设 备

stOpenParam.accessMode = GX_ACCESS_EXCLUSIVE;

stOpenParam.openMode = GX_OPEN_INDEX;

stOpenParam.pszContent = "1";

status = GXOpenDevice(&stOpenParam, &hDevice);

if (status == GX_STATUS_SUCCESS)

{

//设 置 触 发 模 式 为 ON

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_TRIGGER_MODE, GX_TRIGGER_MODE_ON);

//设 置 触 发 激 活 方 式 为 上 升 沿，还可以设置下降沿触发，指电平上升或下降时为一次触发

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_TRIGGER_ACTIVATION, GX_TRIGGER_ACTIVATION_RISINGEDGE);

//设置触发开关为line2

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_TRIGGER_SOURCE, GX_TRIGGER_SOURCE_LINE2);

//Selects the physical line (or pin) of the external device connector to configure，我也不知道是啥反正加去了

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_LINE_SELECTOR, GX_ENUM_LINE_SELECTOR_LINE2);

//设置line2模式为input，同样可以设置为outpot，则可以通过相机控制外部设备

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_LINE_MODE, GX_ENUM_LINE_MODE_INPUT);

// GX_ENUM_TRIGGER_MODE: 触发模式, 枚举值参考 GX_TRIGGER_MODE_ENTRY

// GX_COMMAND_TRIGGER_SOFTWARE : 软触发命令

// GX_ENUM_TRIGGER_ACTIVATION : 触发极性, 枚举值参考

// GX_TRIGGER_ACTIVATION_ENTRY GX_ENUM_TRIGGER_SWITCH : 外触发开关, 参考

// GX_TRIGGER_SWITCH_ENTRY GX_ENUM_TRIGGER_SOURCE : 触发源, 枚举值参考

// GX_TRIGGER_SOURCE_ENTRY GX_ENUM_TRIGGER_SELECTOR : 触发类型选择, 参考

// GX_TRIGGER_SELECTOR_ENTRY GX_FLOAT_TRIGGER_DELAY : 触发延迟

//设置曝光和增益等参数和原先在一致

status = GXSetFloat(hDevice, GX_FLOAT_EXPOSURE_TIME, (float)3000);

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_BALANCE_RATIO_SELECTOR, GX_BALANCE_RATIO_SELECTOR_RED);

status = GXSetFloat(hDevice, GX_FLOAT_BALANCE_RATIO, 1.6484);

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_BALANCE_RATIO_SELECTOR, GX_BALANCE_RATIO_SELECTOR_BLUE);

status = GXSetFloat(hDevice, GX_FLOAT_BALANCE_RATIO, 1.5664);

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_BALANCE_RATIO_SELECTOR, GX_BALANCE_RATIO_SELECTOR_GREEN);

status = GXSetFloat(hDevice, GX_FLOAT_BALANCE_RATIO, 1.000);

status = GXSetEnum(hDevice, GX_ENUM_GAIN_SELECTOR, GX_GAIN_SELECTOR_ALL);

status = GXSetFloat(hDevice, GX_FLOAT_GAIN, 10.0);

//注 册 图 像 处 理 回 调 函 数，每次接受到一个电平变化就会回调

status = GXRegisterCaptureCallback(hDevice, NULL, OnFrameCallbackFun);

//发 送 开 采 命 令

status = GXSendCommand(hDevice, GX_COMMAND_ACQUISITION_START);

}

//所有引脚状态

int64_t nAllLineStatus = 0;

while (1)

{

cv::imshow("test", empty);

if (cv::waitKey(1) == 'a')

{

}

if (cv::waitKey(1) == 'b')

{

//输出所有引脚的电平，0xc默认是未触发状态，但是实际上0xe是未触发

GX_STATUS Status = GXGetInt(hDevice, GX_INT_LINE_STATUS_ALL, &nAllLineStatus);

std::cout

<< "line status:" << nAllLineStatus << std::endl;

}

if (cv::waitKey(1) == 'q')

{

//

//在 发 送 停 采 命 令 前 如 果 产 生 了 有 效 触 发 , 那 么 图 像

//会 通 过 OnFrameCallbackFun 接 口 返 给 用 户

//---------------------

//发 送 停 采 命 令

status = GXSendCommand(hDevice, GX_COMMAND_ACQUISITION_STOP);

//注 销 采 集 回 调

status = GXUnregisterCaptureCallback(hDevice);

status = GXCloseDevice(hDevice);

hDevice = NULL;

status = GXCloseLib();

std::cout << "end captrue" << std::endl;

return 0;

}

}

}

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IO控制的电控代码

设置曝光为3000us，查看大恒的图像传输过程大概是300us，取一次传图的周期为5000us，即200hz，则也应设置电控发送200hz的IO变化电平，实际在视觉收到的图片速率也在200hz作有，有不到10hz的变化，这个挺简单的，我就不切系统复制了。

我设计的电控方案是摁一下摁建就会有回调函数触发，回调函数就会展示这张照片，如果没有摁摁建就不会有图片，不会触发。如有需要可以联系我

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1、
pip?install?opencv-contrib-python
2、清华镜像
pip?install?opencv-python??-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
可换用其他镜像：
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学?https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/ 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/? 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
还是报错，再尝试指令：

pip?install?-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple?--trusted-host?pypi.tuna.tsinghua.edu.cn?opencv-python
遇到权限问题再加user：

pip?install?--user?-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple?--trusted-host?pypi.tuna.tsinghua.edu.cn?opencv-python

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PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python

PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python

PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython

.soPYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python

/dist-packages/numpy/core/include/参考网上其他人给出的编译命令，将64位系统编译命令写出，但是未经本人验证，如果有已经配置成功的同学请给我留言，以便完善。cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..64位或32位系统编译opencv只在cmake命令有差别，cmake执行完之后分别执行如下命令makesudo make install如果没有出错的话，至此使用python3开发opencv的开发环境就已经配置完成了。写个小程序试一下：示例代码import cv2srcImage = cv2.imread('lena.jpg')cv2.imshow('Python3', srcImage)cv2.waitKey(0)运行结果如下：相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！推荐阅读：python怎么逐行读写txt文件python怎么批量读取txt文件为DataFrame格式

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目标跟踪（5）使用 Opencv 和 Python 进行对象跟踪

在本教程中，我们将学习如何基于 Opencv 和 Python 实现对象跟踪。
首先必须明确目标检测和目标跟踪有什么区别：
我们将首先讨论对象检测，然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。
可能有不同的应用，例如，计算某个区域有多少人，检查传送带上有多少物体通过，或者计算高速公路上的车辆。
当然，看过本教程后，您会很容易地想到数以千计的想法应用于现实生活或可能应用于工业。
在本教程中，我们将使用 3 个文件：
首先我们需要调用highway.mp4文件并创建一个mask:

正如您在示例代码中看到的，我们还使用了 createBackgroundSubtractorMOG2 函数，该函数返回背景比率（background ratio），然后创建mask。
mask可视化结果：
但是，如您所见，图像中有很多噪点。因此，让我们通过删除所有较小的元素来改进提取，并将我们的注意力集中在大于某个面积的对象上。

使用 OpenCV 的cv2.drawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。
就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

结果可视化如下：
函数 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是在开始时添加的，没有定义参数，现在让我们看看如何进一步改进我们的结果。history是第一个参数，在这种情况下，它设置为 100，因为相机是固定的。varThreshold改为 40，因为该值越低，误报的可能性就越大。在这种情况下，我们只对较大的对象感兴趣。

在继续处理矩形之前，我们对图像进行了进一步的清理。为此，阈值函数就派上用场了。从我们的mask开始，我们告诉它我们只想显示白色或黑色值，因此通过编写254, 255，只会考虑 254 和 255 之间的值。
然后我们将找到的对象的坐标插入到 if 条件中并绘制矩形

这是最终结果：
我们现在只需导入和集成跟踪功能。

一旦创建了对象，我们必须获取边界框的每个位置并将它们插入到单个数组中。
通过在屏幕上显示结果，您可以看到所有通过 ROI 的通道是如何被识别的，以及它们的位置是如何插入到特定的数组中的。显然，识别的摩托车越多，我们的数组就越大。
现在让我们将带有位置的数组传递给tracker.update()。我们将再次获得一个包含位置的数组，但此外，将为每个对象分配一个唯一的 ID。
从代码中可以看出，我们可以使用 for 循环分析所有内容。此时我们只需要绘制矩形并显示车辆 ID。
在图像中，您可以看到结果

main.py

从视频中也可以看到，我们已经获得了我们在本教程开始时设置的结果。
但是，您必须将其视为练习或起点，因为关于这个主题有很多话要说，而本教程的目的只是让您了解对象跟踪的原理。
如果你想将 Object Tracking 集成到你的项目中，你应该使用更可靠和先进的对象检测方法，以及跟踪方法。
完整代码地址：私信“333”直接获取或者「链接」

python如何配置opencv

在python中配置opencv库，使用pycharm环境1.官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需要任何操作，便会自动下载。注明：这里没有32位和64位区别，安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示：2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序选择你要安装文件目录，然后点击extract，一路安装下去，就可以了。如图所示：

【Python】Opencv调用摄像头问题

使用Opencv调用摄像头时遇到的一些问题。
使用 cv2.VideoCapture(idx) 调用摄像头时要知道摄像头设备的索引位置，来理清寻找思路。
首先 去设备管理器查看硬件运行是否正常，或者使用其他调用摄像头的程序测试，如360魔法摄像头，微信、qq视频等。
然后 ，使用opencv调用摄像头。一般来说，内置摄像头为 idx = 0 ，外部摄像头为 idx = 1 ；但是，我2015年买的联想笔记本，其内置摄像头索引为 idx = 700 ，外置摄像头为 idx = 1400 。找了半天，真是莫名其妙。 可以用循环查找摄像头位置：
一般有两种情况：
解决方法：
比如：
貌似是因为其他软件为了个人隐私安全锁定了摄像头图像，

python两个图片的坐标判断图片是否平移

判断两个图片是否平移可以通过比较图片中特定点的坐标来进行。在Python中，可以使用图像处理库（例如OpenCV）来实现这个功能。
首先，需要选择两个图片中相对固定的特征点，比如角点或者明显的物体轮廓。然后，通过相应的图像处理算法（例如角点检测算法或特征匹配算法），提取这些特征点的坐标信息。
接下来，对提取到的特征点进行坐标的比较。如果两张图片的特征点坐标一一对应并且相差不大，那么可以判断图片是平移的。具体的判断方法可以计算特征点坐标之间的差异，并设置一个阈值来确定平移的范围。
需要注意的是，图片的平移不仅仅限于水平或垂直方向的平移，还可以存在旋转或缩放的情况。因此，在进行图片平移判断时，可能还需要考虑旋转和缩放的因素，并使用适当的算法进行处理。
此外，还可以拓展这个问题，例如判断图片是否发生了旋转、缩放或者仿射变换。对于旋转的判断，可以通过计算特征点之间的角度变化来实现；对于缩放的判断，可以通过计算特征点之间的距离比例来实现；对于仿射变换的判断，可以通过计算特征点之间的形变关系来实现。
总之，通过比较特定点的坐标信息，结合适当的图像处理算法，可以判断两个图片是否发生了平移或其他变换。
对于判断两个图片是否平移，可以通过比较它们的关键点坐标来进行判断。关键点是图片中具有显著特征的点，比如角点、边缘点等。在Python中，可以使用图像处理库（如OpenCV）来提取关键点并计算它们的坐标。
判断两个图片是否平移的方法是，先提取两个图片的关键点，并计算它们之间的坐标差值。如果两个图片是平移关系，那么它们的关键点坐标差值应该是一个常数。换句话说，所有关键点的差值应该相同或非常接近。
拓展内容：除了判断关键点坐标的差值，还可以使用其他方法来判断图片是否平移。例如，可以计算两个图片的直方图，并比较直方图之间的差异。如果两个图片是平移关系，那么它们的直方图应该非常相似。
另外，需要注意的是，判断图片是否平移的方法是基于假设图片中的关键点或直方图在平移过程中不会发生变形。如果图片存在旋转、缩放或畸变等情况，这种方法可能不适用。在实际应用中，可以结合多种方法进行综合判断，以提高准确性和鲁棒性。
对于判断两个图片是否平移，可以通过比较图片中特定点的坐标来进行判断。如果两个图片平移，则对应的特定点在两张图片中的坐标应该保持不变。
具体步骤如下：
1. 首先，选择两张图片中具有明显特征的点作为参考点，可以选择角点、边缘交点或者其他具有独特性的点。
2. 然后，通过图像处理技术，如特征提取算法（如SIFT、SURF等）或者边缘检测算法，获取到这些参考点在两张图片中的坐标。
3. 对比两张图片中对应点的坐标，如果这些点的坐标之间的差异非常小（可以通过设置一个阈值来判断），则可以认为两张图片是平移的。
原因解释：
当两个图片进行平移时，图片中的特征点的相对位置关系是保持不变的。因此，通过比较两张图片中特定点的坐标，可以判断图片是否平移。
拓展内容：
除了判断平移，我们还可以通过比较特定点的坐标来判断图片是否发生了旋转、缩放等变换。对于旋转和缩放的判断，可以通过计算特征点的旋转角度和尺度变化来进行判断。
此外，还可以利用更高级的图像处理算法，如光流法（optical flow）等，来实现更精确的平移判断。光流法可以通过分析图像中像素的运动来估计图像之间的平移关系。
总之，通过比较特定点的坐标，我们可以判断图片是否发生了平移，而且可以利用图像处理算法来实现更精确的判断，并可以应用于其他类型的图像变换的判断。

能不能将工业摄像机拍摄数据用Opencv读取

1：可以使用opencv读取。
2：其代码如下：
#include"highgui.h"
#include"cv.h"
//从摄像头中读入数据
int main(int argc,char** argv)
{
cvNamedWindow("Example1",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
CvCapture* capture; //初始化一个CvCapture结构的指针
if(argc==1)
{
capture=cvCaptureFromCAM(0);//如果参数为1，则从摄像头中读入数据，并返回一个CvCapture的指针
} //注：《学习OpenCV》中此处用cvCreateCameraCapture为错
else
{
capture=cvCreateFileCapture(argv[1]);
}
assert(capture!=NULL); //断言（assert）使用，检查capture是否为空指针，为假时程序退出，并打印错误消息
IplImage* frame;
while(1)
{
frame=cvQueryFrame(capture);//用于将下一帧视频文件载入内存（实际是填充和更新CvCapture结构中），返回一个对应当前帧的指针
if(!frame)
break;
cvShowImage("Example1",frame);
char c=cvWaitKey(33);
if(c==27) break; //出发ESC键退出循环，读入数据停止
}
cvReleaseCapture(&capture);//释放内存
cvDestroyWindow("Example1");
}
不可以的，大恒的都有自己的SDK，opencv不可以
只要正确安装了驱动（即操作系统能认到你的摄像头），openCV就可以读取，与读取usb普通摄像头方法是一样的
可以用，用SDK获取图像数据，再将其图像区域的内存链接到 cvImage就可以了。
似乎是 cvSetData 这个指令。
我用的是维图的摄像头，python语言，最早的那台设备已稳定使用三年。