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工业相机由于其性能和质量的优越和稳定，常用于高速同步采集领域，通常使用各种图像算法来提高其捕获的图像的质量。
Baumer工业相机使用图像算法增加图像的技术背景
工业相机通常使用各种图像算法来提高其捕获的图像的质量。这些算法旨在提高图像的清晰度、对比度、色彩准确性和整体图像质量。
最常用的算法之一是降噪算法。该算法用于消除图像中可能出现的任何随机噪声或颗粒。另一个流行的算法是图像稳定算法。该算法用于减少由相机抖动引起的模糊现象。
另一个用于工业相机的流行图像算法是边缘增强算法。该算法用于提高图像中边缘的清晰度。它通过检测图像中的边缘，然后增加这些边缘的对比度来工作。
直方图均衡化是另一种用于工业相机的图像算法。该算法通过重新分配像素值以覆盖图像中的整个可用值范围来改善图像的对比度。
总的来说，这些图像算法帮助工业相机捕获清晰和高质量的图像。它们在现代成像系统中起着至关重要的作用，在机器人、显微镜和医学成像等领域至关重要。
本文这里只简单使用Baumer工业相机进行伽马增强的图像算法。
Baumer工业相机通过BGAPI SDK联合OpenCV使用图像增强算法
下面介绍在C++里Baumer工业相机在回调函数里直接进行伽马变换校正算法图像增强的演示
伽马变换对于图像对比度偏低，并且整体亮度值偏高（对于于相机过曝）情况下的图像增强效果明显。
有关于Baumer工业相机堡盟工业相机如何联合BGAPISDK和OpenCVSharp实现图像的伽马变换算法增强（C#）的介绍，之前已经有相关的技术博客可以参考：
Baumer工业相机堡盟工业相机如何联合BGAPISDK和OpenCVSharp实现图像的伽马变换算法增强（C#）
本文介绍了C++平台下两种伽马变换的算法演示。
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在图像回调中引用OpenCV的伽马变换增强算法
代码如下（示例），在C++环境下使用Opencv伽马变换增强算法回调函数调用代码如下所示：
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 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 //在C++中对图像使用opencv的伽马变换算法转换 cv::Mat* imgbufnew = new cv::Mat((int)pBufferFilled->GetHeight(),(int)pBufferFilled->GetWidth(),CV_8UC1,(char *)pBufferFilled->GetMemPtr()); cv::Mat imOriginalnew = cv::imdecode(*imgbufnew , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //将Mat指针数据转换为Mat数据 cv::Mat imConvertnew; //伽马变换算法转换图像:方法一 double gamma = 0.5; cv::Mat outputImage; cv::normalize(imOriginalnew , imConvertnew, 0, 255, cv::NORM_MINMAX); cv::pow(imConvertnew, gamma, imConvertnew); //伽马变换算法转换图像:方法二 GammaTransform(imOriginalnew, imConvertnew, 0.5); //gamma值为0.5 // 转换成Gdiplus::Bitmap对象 Gdiplus::Bitmap* bitmapImage = new Gdiplus::Bitmap(imConvertnew.cols, imConvertnew.rows, imConvertnew.cols, PixelFormat8bppIndexed, (BYTE*)imConvertnew.data); pDlg->m_pBitmap = bitmapImage; #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.OpenCV进行伽马变换算法进行图像增强
伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算：
马变换算法转换图像:方法一，C++调用代码如下所示：
//伽马变换算法转换图像:方法一 double gamma = 0.5; cv::Mat outputImage; cv::normalize(imOriginalnew , imConvertnew, 0, 255, cv::NORM_MINMAX); cv::pow(imConvertnew, gamma, imConvertnew);
马变换算法转换图像:方法二，C++调用代码如下所示：
#pragma region //在C++中对图像使用opencv的伽马变换算法转换 cv::Mat* imgbufnew = new cv::Mat((int)pBufferFilled->GetHeight(),(int)pBufferFilled->GetWidth(),CV_8UC1,(char *)pBufferFilled->GetMemPtr()); cv::Mat imOriginalnew = cv::imdecode(*imgbufnew , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //将Mat指针数据转换为Mat数据 cv::Mat imConvertnew; //伽马变换算法转换图像 GammaTransform(imOriginalnew, imConvertnew, 0.5); //gamma值为0.5 // 转换成Gdiplus::Bitmap对象 Gdiplus::Bitmap* bitmapImage = new Gdiplus::Bitmap(imConvertnew.cols, imConvertnew.rows, imConvertnew.cols, PixelFormat8bppIndexed, (BYTE*)imConvertnew.data); pDlg->m_pBitmap = bitmapImage; #pragma endregion void GammaTransform(Mat& src, Mat& dst, double gamma) { //建立查找表 uchar lut[256]; for(int i = 0; i < 256; i++) lut[i] = saturate_cast<uchar>(pow((double)i / 255, gamma) * 255); //应用查找表 dst = src.clone(); const int channels = dst.channels(); switch(channels){ case 1:{ MatIterator_<uchar> it, end; for(it = dst.begin<uchar>(), end = dst.end<uchar>(); it != end; it++) *it = lut[(*it)]; break; } case 3:{ MatIterator_<Vec3b> it, end; for(it = dst.begin<Vec3b>(), end = dst.end<Vec3b>(); it != end; it++){ (*it)[0] = lut[((*it)[0])]; (*it)[1] = lut[((*it)[1])]; (*it)[2] = lut[((*it)[2])]; } break; } } }
呈现效果如下所示：
（未使用伽马变换增强图像算法）
（使用伽马变换增强图像算法）
Baumer工业相机使用图像算法增强图像的优势
提高图像质量： 随着图像算法的使用，工业相机可以产生高度详细和清晰的图像。这些算法可以减少噪音，突出边缘，并增加对比度，以产生更好的图像质量。
增加准确性：图像算法也可以提供高度准确的测量和数据。通过使用边缘检测和模式识别等图像分析技术，工业相机可以更精确地识别和测量物体。
成本效益： 通过提高图像质量和准确性，工业相机可以减少对人工检查的需求，从而降低与质量控制和产品拒绝相关的成本。
效率提高： 通过使图像分析过程自动化，工业相机可以提高产量，减少周期时间，使生产线更有效率。
更好的决策： 随着图像质量和准确性的提高，工业相机可以为决策者提供高度详细和可靠的数据，使他们能够对生产过程和质量控制做出更明智的决定。
Baumer工业相机使用图像算法增强图像的行业应用
带有图像算法的工业相机被广泛应用于各个行业，用于增强图像，以提高产品质量、安全和效率。以下是其应用的一些例子：
制造业： 具有图像算法的工业相机用于检查装配线的缺陷，检查产品的质量，并确保遵守安全标准。它们还可用于在制造过程中检查零件，这有助于及早发现缺陷，防止昂贵的生产延误。
汽车行业： 在汽车行业，具有图像算法的工业相机被广泛用于安全检查，检测汽车零部件的缺陷，并确保司机和乘客的安全。它们还可用于事故发生后的损害评估。
航空航天： 工业相机在航空航天工业中用于检查卫星、火箭和其他航天器在组装期间和组装后的部件。图像算法可以帮助检测关键部件的缺陷和故障，以确保宇航员的安全和太空任务的成功。
医疗：具有图像算法的工业相机被用于检测和诊断疾病和医疗状况的医疗应用。它们还被用于医学研究、分析和监测病人的健康。
农业： 工业相机可用于监测作物的生长，检查农产品的质量，并检测作物的病虫害。图像算法可以帮助早期发现问题，使农民能够采取纠正措施来保护他们的作物。
在所有这些行业中，使用带有图像算法的工业相机大大改善了图像分析的效率和准确性，从而提高了产品质量，增加了安全性，并降低了成本。
