IDS相机内部函数学习

uEye 相机 V4.91用户手册
https://en.ids-imaging.com/manuals/uEye_SDK/ZH/uEye_Manual_4.91.1/index.html
是完全按照看官方源程序一步一步看过来,不会的就查资料,下面是我学习时不会然后百度函数的一个例子
D:\Program Files\IDS\uEye\Develop\Source\SimpleAcquire

1
VOID   InitCommonControls(void);

注册和初始化常用控件窗口类。这个函数已经过时了。新的应用程序应该使用
BOOL InitCommonControlsEx(
LPINITCOMMONCONTROLSEX lpInitCtrls
);
从公共控件动态链接库(DLL)注册特定的公共控件类。
如果成功返回TRUE,否则返回FALSE。
INITCOMMONCONTROLSEX结构的地址,该结构包含指定要注册哪些控件类的信息。

2
VOID AfxEnableControlContainer ();

备注:在应用程序对象的InitInstance函数中调用此函数,以支持OLE控件的包含。

3
void SetRegistryKey(LPCTSTR lpszRegistryKey);
void SetRegistryKey(UINT nIDRegistryKey);

参数
lpszRegistryKey指针,指向一个包含键名的字符串。
nIDRegistryKey注册表中键的ID/索引。
导致应用程序设置存储在注册表中,而不是INI文件中。这个函数设置m_pszRegistryKey,然后由CWinApp的GetProfileInt、GetProfileString、WriteProfileInt和WriteProfileString成员函数使用。如果调用了这个函数,最近使用的(MRU)文件列表也存储在注册表中。注册表项通常是公司的名称。它以如下形式的键存储
HKEY_CURRENT_USER\Software<company name><application name><section name><value name>.

4
BOOL WriteProfileString(LPCTSTR lpszSection, LPCTSTR lpszEntry, LPCTSTR lpszValue);

如果成功,返回值非零;否则0。
参数
lpszSection指向以null结尾的字符串,该字符串指定包含条目的部分。如果该节不存在,则创建它。该节的名称与大小写无关;字符串可以是大小写字母的任何组合。
lpszEntry指向一个以null结尾的字符串,该字符串包含要写入值的条目。如果条目不存在于指定的部分中,则创建它。
lpszValue指向要写入的字符串。如果该参数为NULL,则删除lpszEntry参数指定的条目。
备注:调用此成员函数将指定的字符串写入应用程序s注册表或. ini文件的指定部分。
示例
CString strSection = “My Section”;
CString strStringItem = “My String Item”;
CString strIntItem = “My Int Item”;

CWinApp* pApp = AfxGetApp();

pApp->WriteProfileString(strSection, strStringItem, “test”);

CString strValue;
strValue = pApp->GetProfileString(strSection, strStringItem);
ASSERT(strValue == “test”);

pApp->WriteProfileInt(strSection, strIntItem, 1234);
int nValue;
nValue = pApp->GetProfileInt(strSection, strIntItem, 0);
ASSERT(nValue == 1234);

4
ASSERT( booleanExpression )

参数
boolean表达式指定一个表达式(包括指针值),其结果是非0或0。
备注
评估其参数。如果结果为0,宏将打印一条诊断消息并中止程序。如果条件非零,它什么也不做。

5
SetCursor函数建立光标形状。

HCURSOR SetCursor(HCURSOR // handle to cursor);
参数
hCursor
指针的句柄。游标必须由CreateCursor创建,或者由LoadCursor或LoadImage函数加载。如果该参数为NULL,光标将从屏幕上删除。Windows 95:游标的宽度和高度必须是getsystemmetrics函数为SM_CXCURSOR和SM_CYCURSOR返回的值。此外,光标位深度必须与显示的位深度匹配,否则光标必须是单色的。
返回值是前一个游标的句柄(如果有的话)。如果之前没有游标,则返回值为NULL。
// Set mouse to hourglass
SetCursor(AfxGetApp()->LoadStandardCursor(IDC_WAIT));

6
HIDS	m_hCam;			// handle to camera

HIDS全称是Host-based Intrusion Detection System,即基于主机型入侵检测系统。作为计算机系统的监视器和分析器,它并不作用于外部接口,而是专注于系统内部,监视系统全部或部分的动态的行为以及整个计算机系统的状态。

7
INT is_ImageFormat (HIDS hCam, UINT nCommand, void *pParam, UINT nSizeOfParam)

说明

你可以使用 is_ImageFormat() 查询可实现图像尺寸(配置文件)列表,并设置新的配置文件。此方法适用于不支持对 AOI 或图像格式进行自由选择的传感器。驱动程序可通过 AOI、像素合并/子抽点或缩放功能,对已选择的图像尺寸进行设置,从而实现最佳图像质量。这样做的目的是为了实现以最低的数据速率获得最大的视野。要查看完整的可用图像配置文件列表,请参阅相机和传感器数据章节。
输入参数 nCommand 用于选择函数模式。输入参数 pParam 取决于所选的函数模式。如选择设定或返回值的函数,pParam 包含 UINT 类变量的一个指针。pParam 所指的内存区大小在输入参数 nSizeOfParam 中指定。

8
语法

INT is_GetSensorInfo (HIDS hCam, SENSORINFO* pInfo)

说明

is_GetSensorInfo() 函数用于查询相机所用传感器的类型。

9

INT is_AOI (HIDS hCam, UINT nCommand, void* pParam, UINT nSizeOfParam)

说明

is_AOI() 可用于设置图像感兴趣区域(AOI)的大小和位置。请根据传感器型号而非图像数据来设置 AOI。可以定义如下 AOI:
•图像 AOI - 显示部分图像
•自动亮度 AOI - 自动亮度控制参考感兴趣区域
•自动白平衡 AOI - 自动白平衡控制参考感兴趣区域
图像AOI位置和大小的可用步长取决于传感器。定义AOI位置和大小的值必须为允许步长的整数倍。

10
语法

INT is_SetHardwareGain (HIDS hCam, INT nMaster, INT nRed, INT nGreen, INT nBlue)

说明

is_SetHardwareGain() 用于控制传感器传感器增益通道。这些增益通道的值可设为0 %到100 %之间,且互不影响。通道100 %的值获取的实际增益因子取决于传感器

11
语法

INT is_PixelClock(HIDS hCam, UINT nCommand, void* pParam, UINT cbSizeOfParam)

说明

函数用于返回像素时钟的可调范围和设定像素时钟。如果USB相机的像素时钟过大,则可能导致传输过程中图像丢失。如果您修改当前正在运行的像素时钟,将会中断当前的图像捕捉过程。
像素时钟范围视相机型号和操作模式而定。

12
语法

INT is_SetFrameRate (HIDS hCam, double FPS, double* newFPS)

说明

is_SetFrameRate() 函数用于在自由运行模式(实况模式)下设置传感器帧率。因帧率取决于传感器的时序 ,实际使用的曝光时间可能会与此处设置的值有细微差别。调用该函数后,通过 newFPS 参数返回实际帧率。
如果帧率设置过高,可能不能传输每一个单帧。在这种情况下,有效帧率可能与设置值有偏差。

13
语法

INT is_Exposure (HIDS hCam, UINT nCommand, void* pParam, UINT cbSizeOfParam)

说明

使用 is_Exposure() 函数查询相机支持的曝光时间范围并设置新的曝光时间。

14
INT is_SetHardwareGain (HIDS hCam, INT nMaster, INT nRed, INT nGreen, INT nBlue)

说明

is_SetHardwareGain() 用于控制传感器传感器增益通道。这些增益通道的值可设为0 %到100 %之间,且互不影响。通道100 %的值

15
语法

INT is_SetColorCorrection (HIDS hCam, INT nEnable, double* factors)

说明

在彩色相机上,is_SetColorCorrection() 函数用于在 uEye 驱动内启用色彩校正。这改善了配有色彩传感器相机的色彩渲染功能。色彩校正是基于色彩矩阵的数字校正,色彩矩阵根据不同的传感器做出相应调整。

16
语法

INT is_ParameterSet(HIDS hCam, UINT nCommand, void* pParam, UINT cbSizeOfParam)

说明

is_ParameterSet() 函数可用于将当前相机参数保存到文件或相机的用户内存中,以及从文件或用户内存中加载参数集。
请注意,以下设置仅保存在参数文件中,而不会保存在相机的用户内存中:
•长时间曝光设置
•彩色模式设置

// 从文件中加载参数(“打开文件”对话框)
INT nRet = is_ParameterSet(m_hCam, IS_PARAMETERSET_CMD_LOAD_FILE, NULL, NULL);

17
语法

INT is_FreeImageMem (HIDS hCam, char* pcImgMem, INT id)

说明

is_FreeImageMem() 函数用于释放通过 is_AllocImageMem() 函数分配的图像内存,从驱动管理中移除。

18
Syntax

INT is_AOI (HIDS hCam, UINT nCommand, void* pParam, UINT nSizeOfParam)

说明

is_AOI() 可用于设置图像感兴趣区域(AOI)的大小和位置。请根据传感器型号而非图像数据来设置 AOI。可以定义如下 AOI:
•图像 AOI - 显示部分图像
•自动亮度 AOI - 自动亮度控制参考感兴趣区域
•自动白平衡 AOI - 自动白平衡控制参考感兴趣区域
图像AOI位置和大小的可用步长取决于传感器。

AOI示例2
通过IS_RECT类型的对象返回AOI位置和大小

IS_RECT rectAOI;

INT nRet = is_AOI(hCam, IS_AOI_IMAGE_GET_AOI, (void*)&rectAOI, sizeof(rectAOI));
if (nRet == IS_SUCCESS)
{
INT x = rectAOI.s32X;
INT y = rectAOI.s32Y;
INT width = rectAOI.s32Width;
INT height = rectAOI.s32Height;
}

AOI示例3
//返回UINT对象,表明是否就X轴位置设置了

IS_AOI_IMAGE_POS_ABSOLUTE。
UINT nAbsPos = 0;

INT nRet = is_AOI(hCam, IS_AOI_IMAGE_GET_POS_X_ABS, (void*)&nAbsPos , sizeof(nAbsPos ));
if (nRet == IS_SUCCESS)
{
if (nAbsPos == IS_AOI_IMAGE_POS_ABSOLUTE)
{
// 已设置
}
else if (nAbsPos == 0)
{
// 未设置
}
}

19
语法

INT is_SetColorMode (HIDS hCam, INT Mode)

说明

is_SetColorMode() 函数用于设置显卡在保存或显示图像数据时所使用的色彩模式。因此,分配的图像内存须能足够容纳选定色彩模式后的数据。当图像直接传输到显卡中时,确保显示设置与色彩模式设置相匹配。否则,图像显示会变色或模糊不清。

20
语法

INT is_AllocImageMem (HIDS hCam, INT width, INT height, INT bitspixel, char** ppcImgMem, INT* pid)

说明

is_AllocImageMem() 函数用于为某图像分配内存,该图像的尺寸由 width 和 height 确定,色彩位深由 bitspixel 确定。内存大小:
size = [width * int((bitspixel + 7) / 8)] * height
行增量的计算方法为:
lineinc = width * int[(bitspixel + 7) / 8]
您可以通过 is_GetImgMemPitch() 函数读出行增量。
ppcImgMem 返回内存起始地址
pid 返回已分配内存的ID。新分配的内存不会立即处于激活状态,即数字化的图像不会立即存储在新内存中。必须首先使用 is_SetImageMem() 函数激活新分配的内存。
由于所有的 ImageMem 函数都会用到返回的指针,因此必须对返回的指针进行写保护且不可对其做任何更改。可以使用 is_FreeImageMem() 函数激活新分配的内存。

21
语法

INT is_SetImageMem (HIDS hCam, char* pcImgMem, INT id)

说明

is_SetImageMem() 用于将指定的图像内存变为活动内存。只有活动图像内存可以接收图像数据。在调用 is_FreezeVideo() 时,捕捉的图像会存储在 pcImgMem 和 id 指定的图像缓冲区中。捕捉的图像会存储在 pcImgMem 和 id 指定的图像缓冲区中。对于 pcImgMem,您必须传递 is_AllocImageMem() 创建的指针,传递任何其他指针均会发出错误信息。您可以多次传递同样的指针。

22
语法

INT is_ExitCamera (HIDS hCam)

说明

is_ExitCamera() 函数用于禁用hCam 相机句柄并释放uEye相机占用的数据结构和内存。相机会自动释放经 is_AllocImageMem() 函数分配的图像内存。

23
PostQuitMessage函数

向系统表明某个线程发出了终止(退出)请求。它通常用于响应WM_DESTROY消息。VOID PostQuitMessage(int nExitCode //退出代码)

24
语法

INT is_FreezeVideo (HIDS hCam, INT Wait)

说明

is_FreezeVideo() 函数用于从相机中采集单张图像。在DIB模式下,图像存储在活动图像内存中。如果在DIB模式下使用了环形缓冲,则捕获的图像会传输到环形缓冲序列的下一个可用的图像内存中。当最后一个可用的内存被填满时,会触发序列事件或消息。

25
语法

INT is_RenderBitmap (HIDS hCam, INT nMemID, HWND hwnd, INT nMode)

说明

is_RenderBitmap() 函数用于在指定窗口中输出图像内存中的图像。您可使用Windows位图功能显示图像。图像的显示格式已在分配图像内存时指定。
is_AllocImageMem() 函数的 bitspixel 参数定义了色彩位深和显示类型。RGB16和RGB15内存需求相同,但可以通过 bitspixel 参数区分。

26
CMenu* GetSystemMenu(BOOL bRevert);

如果bRevert为FALSE,则返回值标识控件菜单的副本。如果bRevert为真,则返回值未定义。返回的指针可能是临时的,不应该存储起来供以后使用。
参数
bRevert指定要采取的操作。
如果bRevert为FALSE, GetSystemMenu返回当前使用的控件菜单副本的句柄。此副本最初与控件菜单相同,但可以修改。如果bRevert为真,GetSystemMenu将控件菜单重置为默认状态。前一个控件菜单(可能已修改)将被销毁。在这种情况下,返回值是未定义的。

27
语法

INT is_CaptureVideo (HIDS hCam, INT Wait)

说明

is_CaptureVideo() 函数用于激活相机的实时视频模式(自由运行模式)。驱动将图像传送至分配的内存中,在使用 Direct3D/OpenGL 的情况下,驱动将图像传输到显卡内。is_AllocImageMem() 函数用于创建内存, is_SetImageMem() 函数用于激活该图像内存,图像数据(DIB模式)便存储在此内存中。 is_GetImageMem() 函数,可用于查询该图像内存的地址。
如果使用了环形缓冲,图像捕捉函数会在所有存储图像的内存中按图像捕捉顺序进行无限循环。由 is_LockSeqBuf() 如果最后一个可用的序列内存已被填满,如果最后一个可用的序列内存已被填满,则会触发序列事件或消息。图像捕捉通常会从环形阵列的第一个位置开始。
如果在触发模式下调用is_CaptureVideo()函数,相机将进入连续触发待机状态。每收到一个电子触发信号,相机就会捕捉一张图像,并立即准备就绪等待再次触发。

def process_image(image,model):##分割识别函数 results = model.predict(image, save=False) img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) ##初始化空掩码图层 mask_layer = np.zeros_like(img) for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() masks = result.masks.data.cpu().numpy() if result.masks else [] class_ids = result.boxes.cls.cpu().numpy() classes = ['wathet', 'black', 'blue', 'green', 'orange', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'] for i, (box, mask) in enumerate(zip(boxes, masks)): ##标签获取 class_id = int(class_ids[i]) class_name = classes[class_id] ##坐标计算 x_center = int((box[0] + box[2]) / 2) y_center = int((box[1] + box[3]) / 2) z = 0 ##绘制 label_position1 = (int(box[0]) + 20, int(box[1]) + 20) label_position2 = (int(box[0]) - 10, int(box[3]) - 20) cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (128, 128, 128), 2) cv2.circle(img, (x_center, y_center), 3, (0, 0, 255), -1) cv2.putText(img, f'{class_name}', label_position1, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (13, 10, 61), 2, lineType=cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, f'({x_center},{y_center},{z})', label_position2, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (13, 10, 61), 2, lineType=cv2.LINE_AA) ##分割掩码 resized_mask = cv2.resize(mask, (img.shape[1], img.shape[0])) color_mask = np.random.randint(0, 256, (3,), dtype=np.uint8) mask_layer[resized_mask > 0] = color_mask ##合并原始图像与掩码 combined = cv2.addWeighted(img, 1, mask_layer, 0.5, 0) return combined 对代码做修改,要求对双目相机的左右图像均做识别分割,分割出的结果获取中心点X,Y坐标并存放到列表中,得到坐标后通过匹配左右相同的物体,计算出中心点的X坐标之差,从而计算出深度Z,最后再把各信息放到图片上,融合输出
最新发布
03-30
<think>嗯,用户让我修改一个图像处理的Python函数,原本是针对单目相机的,现在要改成双目相机的左右图像处理。然后还要计算深度Z,最后融合输出。首先,我需要理解原来的代码在做什么。 原来的函数process_image接收一个图像和一个模型,用模型预测结果,然后画框、中心点、标签和分割掩码,最后合并图像返回。现在要处理左右两个图像,所以可能需要同时处理左右图,或者分别处理后再合并。 首先,用户要求对左右图像都做识别分割,获取中心点的X,Y坐标并存到列表里。然后匹配左右相同的物体,计算X坐标差,进而求深度Z。最后把信息放到图片上,融合输出。 那修改后的函数可能需要同时处理左右两个图像作为输入。原来的函数参数是image和model,现在可能要改成left_img和right_img,或者接收两个图像。不过用户给的代码示例里函数定义是def process_image(image, model),所以可能需要调整参数,比如变成left和right两个图像。 接下来,左右图像分别进行预测,得到各自的检测结果。然后需要提取每个检测到的物体的中心点坐标,存放在不同的列表中,比如left_points和right_points。这里要注意,左右图像中的物体需要匹配,即同一个物体在左右图中的检测结果要对应起来,这样才能计算视差(X坐标之差)。 匹配左右物体可能比较复杂。因为检测结果可能不一致,比如左图检测到3个物体,右图可能检测到4个,或者类别不同。如何正确匹配呢?可能需要假设同一类别的物体,或者根据位置相近来匹配。或者利用目标检测的相似度,比如IoU或者其他特征。但这里可能用户希望简化处理,假设同一类别的物体按顺序匹配,或者根据中心点的Y坐标相近,因为同一物体的Y坐标在左右图中应该相近,而X坐标会有差异。 假设用户希望根据类别和Y坐标来匹配。比如,对于左右图像中同一类别的物体,按Y坐标最接近的进行匹配。这可能是一个可行的方法,但需要具体实现。 然后,计算视差(左图的X中心坐标减去右图的X中心坐标),根据视差计算深度Z。根据双目测距的原理,Z = (f * B) / (d),其中f是焦距,B是基线距离(左右相机之间的距离),d是视差。但用户代码中原来的z设置为0,现在需要计算真实的Z值。这里可能需要用户提供f和B的参数,但原代码中没有这些参数,所以可能需要添加为函数的参数,或者在函数内部定义,但最好由用户传入。 接下来,修改后的函数需要将左右图像的处理结果合并,可能将左右图并排显示,或者在同一个图像上叠加信息。同时,在图像上标注中心点坐标和深度Z。 现在,逐步思考如何修改代码: 1. 修改函数参数,接收左右图像,比如def process_stereo_images(left_img, right_img, model, f, B): 2. 分别对左右图像进行预测,得到left_results和right_results。 3. 提取左右图像中的检测结果,包括类别、中心点坐标。需要存储每个检测对象的类别、中心坐标(x, y)以及其他可能的信息,比如置信度,以便匹配。 4. 匹配左右图中的物体。这部分比较复杂。可能需要按类别分组,然后在同一类别中根据Y坐标的接近程度进行匹配。例如,对于左图中的每个物体,在右图中找到同一类别且Y坐标最近的物体,视为同一物体。或者使用其他特征,如边界框的高度、宽度等。 5. 计算匹配后的视差d = x_left - x_right(注意,这里可能需要考虑坐标的方向,如果左右相机是水平放置,那么同一物体的x_left会比x_right大,视差d为正值)。然后Z = (f * B) / d。但需要确保d不为零,避免除以零的情况。 6. 将计算出的Z值更新到对应的物体信息中,并在图像上绘制。 7. 合并左右图像的处理结果,可能将左右图水平拼接,并在图像上标注中心点坐标和深度Z。 现在,考虑代码的具体修改: 原函数中的循环处理一个图像的results。现在需要分别处理left和right的results,然后进行匹配。 可能的步骤: - 处理左图,得到检测结果,存储每个物体的class_name, x_center, y_center, box, mask等。 - 处理右图,同样存储。 - 对左右图的检测结果进行匹配,生成匹配对。 - 对每个匹配对计算视差和深度Z。 - 在左图或右图上绘制中心点坐标和Z值,或者生成融合后的图像。 但如何存储左右图的结果呢?可能需要将左图和右图的检测结果分别存储为列表,每个元素包含类别、中心坐标等信息。 例如: left_objects = [] for result in left_results: for i, (box, mask) in ...: class_name = ... x_center = ... y_center = ... left_objects.append({'class': class_name, 'x': x_center, 'y': y_center, 'box': box, ...}) 同样处理右图得到right_objects。 然后,匹配left_objects和right_objects中的物体。假设同一类别的物体按Y坐标匹配,例如,对于每个左图中的物体,在右图中找到同一类别且Y坐标最接近的物体,并且未被匹配过。 这可能需要一些循环和条件判断。例如: matched_pairs = [] used_right_indices = set() for left_idx, left_obj in enumerate(left_objects): if left_obj['class'] not in classes: continue # 在右图中找同一类别且Y坐标最近的 candidates = [] for right_idx, right_obj in enumerate(right_objects): if right_obj['class'] == left_obj['class'] and right_idx not in used_right_indices: delta_y = abs(left_obj['y'] - right_obj['y']) candidates.append( (right_idx, delta_y) ) if candidates: # 找到delta_y最小的候选 candidates.sort(key=lambda x: x[1]) best_right_idx = candidates[0][0] used_right_indices.add(best_right_idx) matched_pairs.append( (left_idx, best_right_idx) ) 这样,每个左图物体可能与一个右图物体匹配,前提是同一类别且Y坐标最接近。但这种方法可能在物体较多时有误差,比如多个同类物体上下排列时。但作为简化方案,可能可以接受。 然后,对于每个匹配对,计算视差d = left_x - right_x。这里假设左右相机水平放置,同一物体的x坐标在左图中更大,所以d应该是正值。然后Z = (f * B) / d。注意,如果d为零,会导致除以零错误,所以需要处理这种情况,可能跳过或设置一个默认值。 接下来,在图像上绘制信息。可能需要在左图或右图上显示Z值,或者在融合后的图像上显示。例如,将左右图并排显示,然后在每个匹配的物体上标注坐标和深度。 此外,原来的代码中的z变量现在需要替换为计算得到的Z值。 原代码中的label_position2是显示(x_center, y_center, z),现在z需要替换为计算后的深度。 因此,在匹配后,需要为每个左图或右图的物体保存Z值,并在绘制时使用。 另外,原来的mask处理可能需要应用到左右图,然后在融合后的图像中显示分割结果和标注。 关于图像融合,可能需要将左右图处理后的combined图像水平拼接,并在上面绘制信息。 现在,将这些思路转化为代码修改: 1. 修改函数定义,接收左右图像和必要的参数: def process_stereo_images(left_img, right_img, model, f, B): # 处理左图 left_results = model.predict(left_img, save=False) left_img_rgb = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) left_mask_layer = np.zeros_like(left_img_rgb) left_objects = [] # 存储左图检测到的物体信息 for result in left_results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() masks = result.masks.data.cpu().numpy() if result.masks else [] class_ids = result.boxes.cls.cpu().numpy() classes = ['wathet', 'black', 'blue', 'green', 'orange', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'] for i, (box, mask) in enumerate(zip(boxes, masks)): class_id = int(class_ids[i]) class_name = classes[class_id] x_center = int((box[0] + box[2]) / 2) y_center = int((box[1] + box[3]) / 2) # 存储左图物体信息 left_objects.append({ 'class': class_name, 'x': x_center, 'y': y_center, 'box': box, 'mask': mask }) # 绘制左图的框、中心点等 # ...类似原来的绘制代码 # 同样的处理右图 right_results = model.predict(right_img, save=False) right_img_rgb = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) right_mask_layer = np.zeros_like(right_img_rgb) right_objects = [] for result in right_results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() masks = result.masks.data.cpu().numpy() if result.masks else [] class_ids = result.boxes.cls.cpu().numpy() classes = ['wathet', 'black', 'blue', 'green', 'orange', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'] for i, (box, mask) in enumerate(zip(boxes, masks)): class_id = int(class_ids[i]) class_name = classes[class_id] x_center = int((box[0] + box[2]) / 2) y_center = int((box[1] + box[3]) / 2) right_objects.append({ 'class': class_name, 'x': x_center, 'y': y_center, 'box': box, 'mask': mask }) # 绘制右图的框、中心点等 # 匹配左右图的物体 matched_pairs = [] used_right = set() for left_idx, left_obj in enumerate(left_objects): min_delta_y = float('inf') best_right_idx = -1 for right_idx, right_obj in enumerate(right_objects): if right_obj['class'] == left_obj['class'] and right_idx not in used_right: delta_y = abs(left_obj['y'] - right_obj['y']) if delta_y < min_delta_y: min_delta_y = delta_y best_right_idx = right_idx if best_right_idx != -1: matched_pairs.append( (left_idx, best_right_idx) ) used_right.add(best_right_idx) # 计算深度Z并存储 for left_idx, right_idx in matched_pairs: left_obj = left_objects[left_idx] right_obj = right_objects[right_idx] d = left_obj['x'] - right_obj['x'] # 视差 if d == 0: z = 0 # 避免除以零 else: z = (f * B) / d # 将z值保存到左图或右图对象中,这里假设保存到左图 left_obj['z'] = z # 或者在绘制时使用 # 在左图上绘制z值 for left_obj in left_objects: if 'z' in left_obj: box = left_obj['box'] label_position2 = (int(box[0]) - 10, int(box[3]) - 20) cv2.putText(left_img_rgb, f'({left_obj["x"]},{left_obj["y"]},{left_obj["z"]:.2f})', label_position2, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (13, 10, 61), 2, lineType=cv2.LINE_AA) # 其他绘制... # 合并左右图的掩码层等 combined_left = cv2.addWeighted(left_img_rgb, 1, left_mask_layer, 0.5, 0) combined_right = cv2.addWeighted(right_img_rgb, 1, right_mask_layer, 0.5, 0) # 水平拼接 combined = np.hstack((combined_left, combined_right)) return combined 但上述代码可能还有一些问题,比如: - 视差计算是否正确,这里假设左右图的x坐标是同一坐标系,但实际中左右相机的图像可能经过校正,使得同一物体的y坐标相同,只有x坐标差异。所以在匹配时,可能只需要考虑同一类别的物体,并且y坐标相近即可。 - 需要确保左右图的检测结果中的类别一致,并且模型在左右图中的检测结果准确。 - 参数f和B需要用户提供,焦距和基线距离。 此外,原来的代码中的mask处理部分(生成mask_layer)可能需要应用到左右图中,例如: 在处理左图时,生成mask_layer并合并到left_img_rgb,同样处理右图。 此外,原来的代码中的z变量现在被替换为计算得到的z值,因此绘制时需要更新。 可能还需要处理没有匹配到的物体,此时不显示z值,或者显示默认值。 此外,关于深度计算,需要确保视差d的单位正确。通常,在双目视觉中,如果图像已经过立体校正,那么视差d的单位是像素,此时焦距f的单位也是像素,基线B的单位是米,那么深度Z的单位是米。因此,用户需要确保传入的f和B是正确的参数。 总结修改步骤: 1. 分别处理左右图像,得到检测结果和中心点坐标。 2. 匹配左右图中的同一物体(基于类别和Y坐标)。 3. 计算视差和深度Z。 4. 在图像上标注Z值。 5. 融合左右图像并返回。 可能的代码调整包括添加参数f和B,修改函数处理左右图,添加匹配逻辑和深度计算,以及更新绘制信息。 另外,需要注意原来的函数返回的是combined图像,现在可能需要返回拼接后的左右图像,或者将深度信息显示在一个图像上。 此外,原来的代码中的mask处理部分可能需要保留,即对每个检测结果生成掩码,并合并到图像中。这部分在左右图的处理中都需要保留。 最后,测试代码是否存在语法错误,比如变量作用域、循环结构等,确保所有步骤正确执行。</think>我将分步骤说明如何修改代码实现双目相机的深度计算功能,代码修改部分会用**标注关键变化: 1. **函数参数扩展** ```python def process_stereo_images(left_img, right_img, model, f, B): # **新增左右图参数和相机参数** # 焦距f和基线距离B需要根据实际相机参数传入 ``` 2. **双目结果预测** ```python # 左右图分别预测 left_results = model.predict(left_img, save=False) # **左图预测** right_results = model.predict(right_img, save=False) # **右图预测** # 分别转换颜色空间 left_img = cv2.cvtColor(left_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # **左图处理** right_img = cv2.cvtColor(right_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # **右图处理** ``` 3. **坐标存储结构** ```python # 初始化坐标存储列表(**新增数据结构**) left_objects = [] # 存储格式:[{'class':str, 'x':int, 'y':int, 'box':tuple}] right_objects = [] ``` 4. **双目处理逻辑** ```python # 处理左图检测结果(**新增坐标存储**) for result in left_results: # ...(原有框体绘制逻辑保持不变)... left_objects.append({ 'class': class_name, 'x': x_center, 'y': y_center, 'box': box }) # 处理右图检测结果(**镜像处理**) for result in right_results: # ...(相同处理逻辑)... right_objects.append({ 'class': class_name, 'x': x_center, 'y': y_center, 'box': box }) ``` 5. **立体匹配算法**(核心修改) ```python # 基于Y轴坐标和类别的匹配算法(**新增匹配逻辑**) matched_pairs = [] used_right_indices = set() for left_idx, left_obj in enumerate(left_objects): best_match = None min_y_diff = float('inf') # 在右图中寻找同类且Y轴最近的物体 for right_idx, right_obj in enumerate(right_objects): if (right_obj['class'] == left_obj['class'] and right_idx not in used_right_indices): y_diff = abs(left_obj['y'] - right_obj['y']) if y_diff < min_y_diff: min_y_diff = y_diff best_match = right_idx # 如果找到匹配且Y轴偏差小于阈值(**假设阈值为20像素**) if best_match is not None and min_y_diff < 20: matched_pairs.append( (left_idx, best_match) ) used_right_indices.add(best_match) ``` 6. **深度计算** ```python # 计算视差与深度(**新增物理计算**) depth_info = [] for left_idx, right_idx in matched_pairs: left = left_objects[left_idx] right = right_objects[right_idx] disparity = abs(left['x'] - right['x']) # **计算视差** Z = (f * B) / disparity if disparity != 0 else 0 # **深度公式** depth_info.append({ 'position': (left['x'], left['y']), 'disparity': disparity, 'depth': Z }) ``` 7. **可视化增强** ```python # 在左图标注深度信息(**新增标注内容**) for info in depth_info: x, y = info['position'] text = f"Z={info['depth']:.2f}m" cv2.putText(left_img, text, (x-30, y+30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0,255,0), 2) # 生成对比视图(**新增图像拼接**) combined = np.hstack((left_img, right_img)) # 水平拼接左右图 return combined ``` **公式说明**: 双目测距公式为: $$ Z = \frac{f \times B}{d} $$ 其中: - $Z$ 表示目标深度 - $f$ 为相机焦距(像素单位) - $B$ 为双目基线距离(物理单位) - $d$ 为视差(左右图x坐标差) **代码改进点**: 1. 增加**立体匹配算法**:通过类别过滤+Y轴坐标近似实现物体匹配 2. 添加**物理参数接口**:允许传入实际相机参数 3. 优化**可视化效果**:使用绿色标注深度信息,左右图水平对比 4. 增加**异常处理**:对视差为零的情况进行保护 **使用示例**: ```python # 假设相机参数:焦距=800像素,基线=0.12米 result_img = process_stereo_images(left_frame, right_frame, model, f=800, B=0.12) cv2.imshow('Stereo Result', result_img) ``` **实现效果**: 1. 左右图并排显示检测结果 2. 匹配物体显示三维坐标(X,Y,Z) 3. 分割掩码半透明叠加 4. 深度值以米为单位实时显示 **注意事项**: 1. 需要提前进行**双目相机标定**获取准确的f和B参数 2. 建议添加**立体校正**预处理步骤 3. 复杂场景可能需要更复杂的匹配算法(如特征匹配) 4. 实际应用时需添加**单位换算**(像素到物理单位)
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