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原理

色彩空间

德拜耶和拜耳

图像数据处理

代码实现

前期准备

完整代码

原理

色彩空间

图片信息比我们都熟悉的RGB多,而HLS、HSV、YUV、Bayer,由于像OpenCV这样的视觉处理库的广泛使用,RGB空间颜色模型最经常使用(事实上是BGR)。

根据摄像传感器感知理论,光是通过一个光点取样和测量的。然而,每一道光仅仅是RGB光谱中的颜色。所以,我们通常称之为50万像素,5千万像素等等。相当于50万或5千万个光点。每一道光只是一种不同的颜色。另一方面,一个真实的图像需要每个像素点有三个 RGB 颜色分数。

传感器模块内是一个ISP模块。它主要用于处理前端图像传感器的输出信号。传感器获得的数据使用插件和特殊效果处理。例如,光感应器的颜色是R。ISP模块基于光点附近区域的G-B光点值,以光点G-B值为基础。那么，当前像素位置的 RGB 3 通道值已恢复 。所以也可以这么说，在现实世界里 没有摄影机拍到的照片

德拜耶和拜耳

Bayer Bayer 阵列格式化, Bayer 阵列格式化 CCD 或 CMOS 传感器是最常用的颜色化图片方法之一。 Bayer 线是 Eichmann 。 · 柯达公司科学家 Bryce Bayer 数字图片是发明出来的,现在经常使用。

收集彩色图片的最简单方法是为每个像素点使用三值信号收集过滤器。然而,传感器中只有一个。敏感点只能接受光信号,不能区分不同类型的光信号。阵列解决了问题,拜尔由于人类眼睛对绿色更加敏感,采集绿道的光点是传感器光点上其他两个频道的光点的两倍。 bayer 的色彩滤波阵列 G 占 1/2 ， R 和 B 各占 1/4 。如下图所示

图像数据处理

如上段所述,工业照相机获得的第一张图片数据不是RGB图像数据。它包含RAW图片数据。RAW 格式的原始图像数据大小为 Wight*H8。重* 58* 3 是恢复颜色后的大小 。

如下流程图所示，CCD/CMOS传感器向照相机提供模拟信号。经数模转换后，我得到了原始数字信号由于必须考虑原始数据和传输带宽的大小,摄影机内需要预处理。最初的信号加速了原始图片数据以RAW格式检索。RAW 是一个光* 高级贝耳数据格式,有单一频道大小。Debayer(Bayer算法)必须应用于三道RGB图片。

代码实现

以下是Python连接海路摄像头的实时影响:

前期准备

MVS是从香港下载的,安装在安装文件中有一个python开发案件,然后在香港开发案中进行了修改,以便利用python和opencv界面对工业照相机进行照相收集。

MVimport的案件被单独放在一个文件夹中单独处理。制作一个新的主文件,名为GigEPy.Py;其余为MV进口公司。特别是MvCameraControl,Dll,MvCameraControl,Dll,MvCameraControl。 特别是MvCameraControl,Dll,MvCameraControl,Dll。 特别是MvCameraControl,Dll,MvCameraControl,Dll。 特别是MvCamera Control,Dll。 特别是MvCamera Control。C:Program Files(x86) 路径中的CommonFilesMVSRuntime Win64_x64

接下来,GigiglePy.Py的 相机通话和照片收集代码已经完成了

下图是使用 Gige 界面的流程图。

对不起,Msvcrt。 我不知道你在说什么,Memcpy(byref(data_buf), stoutframe。 不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,

完整代码

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