Baumer工业相机
Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。
Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。
Baumer工业相机通过使用BGAPI SDK进行开发时，可以联合OpenCVSharp实现位深度为16的图像保存。
Baumer工业相机保存位深度12/16位图像的技术背景
工业相机通常用于需要高质量图像的分析和检查的专业环境中。这些相机被设计用来捕捉16比特的高比特深度的图像，与低比特深度的图像相比，可以捕捉到更大范围的色彩和细节。
保存位深16位图像的工业相机的技术背景涉及几个关键部分。首先，相机的图像传感器必须能够捕捉到高比特深度的图像。这是通过使用高质量的图像传感器来实现的，该传感器能够以每像素16比特的分辨率捕获数据。
其次，相机的电子设备必须能够处理和存储高比特深度的图像数据。这意味着相机需要有一个高速处理器和足够的内存来处理所产生的大量图像数据。
第三，相机的软件必须能够支持16位图像的保存。这意味着相机的固件和软件接口必须被设计成能够处理16位图像所产生的更大的文件尺寸，并且还能与工业标准文件格式如TIFF和RAW兼容。
总的来说，保存16位深度图像的工业相机的技术背景涉及高质量的图像传感器、强大的电子器件和专门的软件的组合，这些都是为了处理捕捉和存储高位深度图像的独特需求。
这里主要描述如何在C++的平台下联合BGAPI SDKOpenCVSharp实现Mono12或者Mono16图像格式的保存功能的核心代码
代码案例分享
本文介绍使用BGAPI SDK对Baumer的工业相机进行开发时，联合BGAPI SDKOpenCVSharp实现Mono12或者Mono16图像格式的保存功能
堡盟相机支持Mono8、Mono12、BGR8等多种像素格式（PixelFormat）——每种格式需对应相应的OpenCV格式。与堡盟相机像素格式对应的OpenCV矩阵类型如下表所示。
如下为核心代码实现步骤：
1：引用合适的类文件
C++环境下核心代码如下所示：
.h文件
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2\opencv.hpp>
.cpp文件
#pragma comment(lib, "opencv_world341.lib") #pragma comment(lib, "opencv_world341d.lib")
2：BGAPI SDK在图像回调中联合OpenCV保存Mono16图像
下面为在在C++环境开启相机连接相机后通过转换图像格式实现Mono12或者Mono16图像格式保存的核心代码。
如下所示：
void BGAPI2CALL BufferHandler( void * callBackOwner, Buffer * pBufferFilled ) { CGigeDemoDlg* pDlg = (CGigeDemoDlg*)callBackOwner; unsigned char* imagebuffer = NULL; USES_CONVERSION; try { if(pBufferFilled == NULL) { } else if(pBufferFilled->GetIsIncomplete() == true) { // queue buffer again pBufferFilled->QueueBuffer(); } else { pDlg->FrameID= pBufferFilled->GetFrameID(); //获取当前图像FrameID显示帧率 int width = 0, height = 0; width = (int)pBufferFilled->GetWidth();height = (int)pBufferFilled->GetHeight(); //获取当前图像像素长宽 CString PixelFormat1 = (CString)pBufferFilled->GetPixelFormat(); //获取当前图像像素格式 imagebuffer = (BYTE*)((bo_int64)pBufferFilled->GetMemPtr()+pBufferFilled->GetImageOffset());//获取当前图像数据 #pragma region //保存图像功能 if(pDlg->m_bSaveImage &&!pDlg->m_strDirectory.IsEmpty()) { /*CTime time = CTime::GetCurrentTime(); CString strtime; strtime.Format(_T("\\%4d%2d%2d%2d%2d%2d"),time.GetYear(),time.GetMonth(),time.GetDay(),time.GetHour(),time.GetMinute(),time.GetSecond()); CString strpath = pDlg->m_strDirectory+strtime+".jpg"; pDlg->SaveImageMono(strpath, imagebuffer,width,height);*/ pDlg->m_bSaveImage = false; #pragma region 相机中内存图像数据转换为opencv里的Mat数据 if (pBufferFilled->GetPixelFormat() == "Mono12") { cv::Mat* imOriginal = new cv::Mat((int)pBufferFilled->GetHeight(), (int)pBufferFilled->GetWidth(),CV_16UC1,(char *)pBufferFilled->GetMemPtr()); cv::Mat imOriginal.ConvertTo(imOriginal, CV_16U, 64.0); cv::imwrite("cv_Mono12_as_Mono16_image.png", *imOriginal); delete imOriginal; } CTime time = CTime::GetCurrentTime(); CString strtime; strtime.Format(_T("\\%4d%2d%2d%2d%2d%2d"),time.GetYear(),time.GetMonth(),time.GetDay(),time.GetHour(),time.GetMinute(),time.GetSecond()); CString strpath2 =_T("C:\\Users\\BAUMER\\Desktop\\")+strtime+"Mat.jpg"; cv::String cvstrpath = W2A(strpath2); cv::Mat* imgbuf2 = new cv::Mat((int)pBufferFilled->GetHeight(),(int)pBufferFilled->GetWidth(),CV_8UC1,(char *)pBufferFilled->GetMemPtr()); cv::Mat imOriginal2 = cv::imdecode(*imgbuf2, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //将Mat指针数据转换为Mat数据 cv::imwrite(cvstrpath, *imgbuf2); //保存图片 #pragma endregion } #pragma endregion Gdiplus::Rect rc = Gdiplus::Rect(0,0,width,height); #pragma region 黑白相机代码：像素格式为mono时转Bitmap的代码，彩色相机此处代码不同 if(pDlg->m_pBitmap == NULL) { pDlg->m_pBitmap = new Gdiplus::Bitmap(width,height,PixelFormat8bppIndexed); } Gdiplus::BitmapData lockedbits; Gdiplus::ColorPalette * pal = (Gdiplus::ColorPalette*)new BYTE[sizeof(Gdiplus::ColorPalette)+255*sizeof(Gdiplus::ARGB)]; pal->Count=256; for(UINT i=0;i<256;i++) { UINT color=i*65536+i*256+i; color= color|0xFF000000; pal->Entries[i]=color; } pDlg->m_pBitmap->SetPalette(pal); Gdiplus::Status ret = pDlg->m_pBitmap->LockBits(&rc,Gdiplus::ImageLockModeWrite,PixelFormat8bppIndexed,&lockedbits); BYTE* pixels = (BYTE*)lockedbits.Scan0; BYTE* src = (BYTE*)imagebuffer;//这里将使用转换后的数据imagebuffer2 for (int row = 0; row < height; ++row) { CopyMemory(pixels, src, lockedbits.Stride); pixels += width; src += width; } pDlg->m_pBitmap->UnlockBits(&lockedbits); #pragma endregion #pragma region //将图像显示在PictureControl控件上 HDC hDC = ::GetDC(pDlg->m_stcPicture.m_hWnd); Gdiplus::Graphics GdiplusDC(hDC); CRect rcControl; pDlg->m_stcPicture.GetWindowRect(&rcControl); Gdiplus::Rect rtImage(0,0,rcControl.Width(),rcControl.Height()); GdiplusDC.DrawImage(pDlg->m_pBitmap,rtImage,0,0,width,height, Gdiplus::UnitPixel); delete []pal; ::ReleaseDC(pDlg->m_stcPicture.m_hWnd,hDC); delete pDlg->m_pBitmap ; pDlg->m_pBitmap =NULL; #pragma endregion // queue buffer again pBufferFilled->QueueBuffer(); } } catch (BGAPI2::Exceptions::IException& ex) { CString str; str.Format(_T("ExceptionType:%s! ErrorDescription:%s in function:%s"),ex.GetType(),ex.GetErrorDescription(),ex.GetFunctionName()); } }
3：BGAPI SDK的图像联合OpenCV转换Mono16图像并保存
下面为在在C++环境开启相机连接相机后通过转换图像格式实现Mono12或者Mono16图像格式保存的核心代码。
如下所示：
if (pBufferFilled->GetPixelFormat() == "Mono12") { cv::Mat* imOriginal = new cv::Mat((int)pBufferFilled->GetHeight(),(int)pBufferFilled->GetWidth(),CV_16UC1,(char *)pBufferFilled->GetMemPtr()); cv::Mat imOriginal.ConvertTo(imOriginal, CV_16U, 64.0); cv::imwrite("cv_Mono12_as_Mono16_image.png", *imOriginal); delete imOriginal; }
Bitmap目前已经不支持12位的图像，Mono图像只能转为8位或者16位.
工业相机使用位深度12/16位图像的优点
更好的图像细节：12/16位图像可以捕捉到更多的细节和颜色深度，提供更高的图像质量。
更广泛的动态范围：12/16位图像允许在明暗变化很大的场景中捕捉到更多的细节和颜色，以及更好的光线控制。
更低的噪声：采用12/16位图像可以减少噪声，使得图像更加清晰。
更好的后期处理：12/16位图像可以在后期处理中更灵活地进行平滑、增加对比度和其他调整。
因此，工业相机使用12/16位图像可以提供更高质量的图像，更好的细节和颜色控制，并为后期处理提供更多的灵活性。
工业相机使用位深度12/16位图像的行业应用
医疗成像：工业相机可用于各种医疗成像应用，例如X射线成像，MRI和CT扫描。这些应用需要16位图像位深度来提供高质量的成像结果。
汽车制造：工业相机可以用于汽车制造中的各种应用，例如质量控制和检查。这些应用需要高分辨率和16位图像位深度，以检测并处理微小的缺陷或问题。
机器人视觉：工业相机的高速度和高精度对于机器人视觉应用非常重要。机器人需要能够识别和定位目标，同时能够处理16位图像位深度的高质量图像。
智能交通系统：工业相机也可以用于智能交通系统中。例如，交通监控摄像机需要高质量的图像以便能够识别和跟踪车辆，行人和其他交通标志。
总之，工业相机使用16位图像位深度的行业应用范围非常广泛，它们可以用于各种不同的应用，以提供高质量的成像结果和精确的图像处理功能。
