dji tsdk 开发（4）thermal sdk的测温应用（2）测温应用

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分类专栏： DJI SDK 文章标签： dji tsdk thermal sdk 测温 大疆 红外
于 2023-07-15 20:15:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wanggao_1990/article/details/131577087
本文档详细介绍了如何使用DJI Thermal SDK开发测温应用，包括点测温和区域测温功能。应用层支持加载原始红外照片和RAW文件，而封装层则提供了数据加载、分辨率获取等接口。在测试中，展示了如何处理不同分辨率下的测温，并验证了结果与测温工具的一致性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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前面相关博客介绍了dji thermal sdk 的api和简单测试，这里开始利用sdk开发一个测温的包。包含两个功能：

  • 1、应用层
    • 支持对红外相机拍摄的原始照片文件的加载
    • 支持RAW文件的加载
    • 支持点测温
    • 支持区域测温，返回最高温度、最低温度、平均温度
  • 2、dji tsdk封装层
    • 支持原始照片的文件或内存数据的加载
    • 支持二次加载不同照片文件或内存数据
    • 支持获取RAW的数据指针和长度
    • 获取原始照片的分辨率
    • 获取RAW数据的分辨率

实际使用时，直接使用应用层接口即可。

在前面 【dji tsdk 开发（3）thermal sdk的测温应用（1）dji tsdk的封装】 ，通过Dirp类持久化了一些应用程序需要的数据，例如加载照片后获取的图像分辨率，RAW分辨率，RAW数据，支持重复读取照片或RAW。本文，继续说明测

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07-08 2828
大疆红外热分析工具3.0主要用于分析，处理红外照片，通过获取拍摄物体重要位置的温度信息，协助进行状态分析，可广泛应用于工业，科研，国防，民用等各行业领域。大疆红外热分析工具3.0下载链接 https://www.dji.com/cn/downloads/softwares/dji-dtat3。
dji tsdk 开发（3）thermal sdk的测温应用（1）dji tsdk的封装
热爱生活，忠于自己
07-13 1209
介绍 dji tsdk封装层，实际就是实现了前一篇博客测试代码的功能，但是持久化了一些应用程序需要的数据，例如加载照片后获取的图像分辨率，RAW分辨率，RAW数据，支持重复读取照片或RAW。
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使用大疆TSDK提取热红外图像（RJPG）温度信息，热红外图像转tiff或tif，并使用pix4d将tiff或tif进行拼接 | 热红外照片温度信息提取（重制版）
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04-20 2113
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大疆DJI Thermal SDK Linux编译
重剑无锋博客
01-22 1350
首先按要求下载cmake3.13.3 wget https://cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.3.tar.gz tar -xzvf cmake-3.13.3.tar.gz cd cmake-3.13.0 ./bootstrap --qt-gui #in order to build the cmake-gui tool, appending–qt-guioption make -j4 sudo make install 查看gcc和g+...
DJI_TSDK.zip
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大疆H20系列红外图温度数据解析
大疆TSDK Linux（DJI Thermal SDK）系统使用教程
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python调用DJI热成像SDK
weixin_38378399的博客
04-11 1065
python调用DJI热成像SDK
使用大疆TSDK实现对红外照片（R_JPEG）的处理 | 无人机热红外照片R_JPG转成TIF后拼接 | 热红外照片温度信息提取 | 方法一
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使用大疆御2行业进阶版（M2EA）拍摄，得到红外照片（R-JPEG），R-JPEG照片使用大疆红外热分析工具3（DJI Thermal Analysis Tool 3）打开设置才会显示温度值，但我们需要的是照片中每个像素表示温度，而不是RGB。下面我会展示将R-JPEG图像批量转成TIF，TIF图像中每个像素的数据不再表示颜色信息，而是表示了温度，最后将TIF拼接成完整影像系统版本：windows 10 64位 visual studio版本：2019
dji tsdk 开发（2）thermal sdk的API和测试代码
热爱生活，忠于自己
07-10 1182
介绍大疆热红外分析工具的基本使用，DJI Thermal SDK基本介绍。命令行工具的使用，温度数据的解析读取。
远红外温度读取软件
08-10
基于TI的MSP430，通过远红外温度传感器采集温度数据，I2C传送MCU，经过温度算法，输出控制终端。
node.js调用大疆sdk生成的exe，输出raw文件并通过向raw文件传入图片坐标点，返回当前温度
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07-19 389
目标：node实现调用大疆sdk，传入坐标点返回红外图片当前坐标的温度提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
使用大疆TSDK实现对红外照片（R_JPEG）的处理 | 无人机热红外照片R_JPG转成TIF后拼接 | 热红外照片温度信息提取 | 方法二
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01-25 3368
前面写了一个将红外照片（R_JPEG）转成TIF图像，使TIF图像中每个像素的数据不再表示颜色信息，而是表示了温度，最后将TIF拼接成完整影像的方法。这个方法步骤多，比较繁琐，下面介绍一个更简单的方法系统：windows 10 64位 TSDK版本：dji_thermal_sdk_v1.4_20220929 大疆智图版本：DJI Terra 4.0.1 Pix4D mapper版本：4.4.12 PyCharm版本：2023
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大疆上云api 红外镜头测温
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大疆上云 API 提供了强大的功能支持，开发者可以通过该平台实现多种无人机应用的集成与开发。对于红外镜头测温功能的开发，虽然官方文档中并未直接提及红外测温的具体接口细节，但可以基于现有的架构和功能模块进行扩展与定制化开发。 ### 1. 红外镜头测温功能的基本原理 红外镜头通过捕捉物体辐射出的红外能量来生成热图像，并将其转化为温度数据。这种技术广泛应用于电力巡检、工业检测、农业监测等领域。在使用 DJI 上云 API 进行红外测温功能开发时，主要依赖于以下核心组件： - **DJI Pilot 2 应用**：作为标准 App 提供与云平台的通信能力，适用于无需深度定制的场景。 - **Cloud API 接口**：用于处理与云平台的数据交互，包括设备状态查询、任务下发、数据上传等。 - **SDK 集成**：如需更高级的控制（例如获取红外图像原始数据、解析温度信息），可结合 DJI Mobile SDK 或 Onboard SDK 实现。 ### 2. 开发流程概述 要实现红外测温功能，首先需要确保使用的无人机搭载了兼容的红外镜头（如 DJI Mavic 3 Thermal 或 Matrice 系列热成像相机）。随后，按照以下步骤进行开发： #### 2.1 获取 License 调用 Cloud API 前必须生成合法的 license。具体步骤如下： - 登录 [DJI 开发者中心](https://developer.dji.com/)。 - 创建新应用，选择类型为 "Cloud API"。 - 输入必要的应用信息并提交。 - 完成邮箱验证后，系统会生成 APP ID、App Key 和 App License。 - 将这些参数配置到前端代码中（如 `src/api/http/config.ts`）[^2]。 #### 2.2 环境搭建 确保本地开发环境已安装 Node.js 和 npm，可通过以下命令安装： ```bash curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash source ~/.bashrc nvm install --lts node -v ``` 此步骤为构建前端服务提供基础支持。 #### 2.3 获取红外视频流与温度数据 红外镜头的测温功能通常通过实时视频流中的像素值转换为温度值实现。开发者可以通过 DJI SDK 获取红外视频帧，并利用算法对图像中的像素点进行温度解析。示例伪代码如下： ```python def process_thermal_frame(frame): # 假设 frame 是一个包含红外数据的二维数组 temperature_data = convert_pixel_to_temperature(frame) return temperature_data def convert_pixel_to_temperature(pixel_value): # 根据红外相机的校准数据进行转换 # 此处仅为示意，实际算法需参考硬件文档 return pixel_value * 0.1 # 每个像素值对应 0.1°C ``` #### 2.4 数据上传至云端 将解析后的温度数据通过 Cloud API 接口上传至云端进行存储或进一步分析。例如，使用 HTTP 请求发送 JSON 数据： ```python import requests def upload_temperature_data(data, app_key, app_license): url = "https://api.dji-cloud.com/temperature/upload" headers = { "Authorization": f"Bearer {app_key}:{app_license}" } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.status_code ``` ### 3. 注意事项 - **权限管理**：确保在调用任何接口前完成身份验证和权限检查。 - **数据格式规范**：上传的温度数据应遵循平台定义的格式要求。 - **错误处理机制**：在网络不稳定或接口调用失败的情况下，应具备重试和日志记录功能。 - **性能优化**：红外视频流处理可能涉及大量计算，建议在高性能设备上运行以避免延迟。 ### 4. 参考资源 - 大疆上云 API 的产品架构说明可参考官方文档[^1]。 - 更多关于源码开发的内容，可以参考相关视频教程，了解如何引入地图和无人机视频流进行可视化展示[^3]。
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