Baumer工业相机堡盟相机如何使用ROI感兴趣区域功能( PARTIAL SCAN ROI功能的优点和行业应用)(C++)

简介: Baumer工业相机堡盟相机如何使用ROI感兴趣区域功能( PARTIAL SCAN ROI功能的优点和行业应用)(C++)

项目场景

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工业相机堡盟相机中ROI功能是一种可以直接设置在图像芯片中进行区域设置感兴趣的区域的功能,然后在相机内部对图像进行部分扫描的剪切然后再传输到处理器中,可以在一定程度上提供工业相机的的采集帧率。


技术背景

Baumer工业相机中的ROI(感兴趣区域)功能允许用户选择图像中他们想重点分析或处理的特定部分。这可以提高图像处理系统的效率,因为它可以排除多余的或不必要的数据。


ROI功能的工作原理是在较大的图像框架内选择一个矩形区域。然后相机只对这个较小的区域应用所有后续的图像处理算法。这可以提高图像分析的速度和准确性,因为它减少了需要处理的数据量。


总的来说,工业相机的ROI功能可以减少处理时间,提高图像分析的准确性,使其成为各种工业应用中的有用工具。


代码分析

Baumer工业相机堡盟相机SDK示例中004_PartialScan_ExternalBuffer.cpp详细介绍了如何配置相机ROI功能。


软件SDK示例地址如下所示:Baumer_GAPI_SDK_2.12.0_win_x86_64_cpp\examples\src\0_Common\004_PartialScan_ExternalBuffer\004_PartialScan_ExternalBuffer.cpp


6.png


std::cout << "DEVICE PARAMETER SETUP" << std::endl;
std::cout << "######################" << std::endl << std::endl;
try {
    // SET TRIGGER MODE OFF (FreeRun)
    pDevice->GetRemoteNode("TriggerMode")->SetString("Off");
    std::cout << "         TriggerMode:             "
        << pDevice->GetRemoteNode("TriggerMode")->GetValue() << std::endl;
    std::cout << std::endl;
    // SET A PARTIAL SCAN (ROI...REGION OF INTEREST) IN THE RIGHT BOTTOM AREA OF THE IMAGE
    // ====================================================================================
    std::cout << "    Set ROI parameters to the right bottom quarter of the sensor" << std::endl << std::endl;
    // IMAGE WIDTH
    // ===========
    std::cout << "        Width" << std::endl;
    std::cout << "          description:            "
        << pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetDescription() << std::endl;
    std::cout << "          interface type:         "
        << pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetInterface() << std::endl;
    bo_int64 iImageWidth = 0;
    bo_int64 iImageWidthMin = 0;
    bo_int64 iImageWidthMax = 0;
    bo_int64 iImageWidthInc = 0;
    // get current value and limits
    iImageWidth = pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetInt();
    iImageWidthMin = pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetIntMin();
    iImageWidthMax = pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetIntMax();
    iImageWidthInc = pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetIntInc();
    std::cout << "          current value:          " << iImageWidth << std::endl;
    std::cout << "          possible value range:   " << iImageWidthMin << " to " << iImageWidthMax
        << " with increment of " << iImageWidthInc << std::endl;
    // set new width value same to the half value of sensor width
    // find number to match the increment
    bo_int64 widthvalue = pDevice->GetRemoteNode("SensorWidth")->GetInt() / 2 / iImageWidthInc * iImageWidthInc;
    // check new value is within range
    if (widthvalue < iImageWidthMin)
        widthvalue = iImageWidthMin;
    if (widthvalue > iImageWidthMax)
        widthvalue = iImageWidthMax;
    pDevice->GetRemoteNode("Width")->SetInt(widthvalue);
    // recheck new width is set
    std::cout << "          set value to:           " << pDevice->GetRemoteNode("Width")->GetInt()
        << " is half value of the sensor width: " << pDevice->GetRemoteNode("SensorWidth")->GetInt()
        << std::endl << std::endl;
    // IMAGE OFFSET X
    // ==============
    std::cout << "        OffsetX" << std::endl;
    std::cout << "          description:            "
        << pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetDescription() << std::endl;
    std::cout << "          interface type:         "
        << pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetInterface() << std::endl;
    bo_int64 iImageOffsetX = 0;
    bo_int64 iImageOffsetXMin = 0;
    bo_int64 iImageOffsetXMax = 0;
    bo_int64 iImageOffsetXInc = 0;
    // get current value and limits
    iImageOffsetX = pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetInt();
    iImageOffsetXMin = pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetIntMin();
    iImageOffsetXMax = pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetIntMax();
    iImageOffsetXInc = pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetIntInc();
    std::cout << "          current value:          " << iImageOffsetX << std::endl;
    std::cout << "          possible value range:   " << iImageOffsetXMin << " to " << iImageOffsetXMax
        << " with increment of " << iImageOffsetXInc << std::endl;
    // set new OffsetX value to the half value of the sensor width
    // find number to match the increment
    bo_int64 offsetX = pDevice->GetRemoteNode("SensorWidth")->GetInt() / 2 / iImageOffsetXInc * iImageOffsetXInc;
    // check new value is within range
    if (offsetX < iImageOffsetXMin)
        offsetX = iImageOffsetXMin;
    if (offsetX > iImageOffsetXMax)
        offsetX = iImageOffsetXMax;
    pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->SetInt(offsetX);
    // recheck new OffsetX is set
    std::cout << "          set value to:           " << pDevice->GetRemoteNode("OffsetX")->GetInt()
        << " is half value of the sensor width: " << pDevice->GetRemoteNode("SensorWidth")->GetInt()
        << std::endl << std::endl;
    // IMAGE HEIGHT
    // =============
    std::cout << "        Height" << std::endl;
    std::cout << "          description:            "
        << pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetDescription() << std::endl;
    std::cout << "          interface type:         "
        << pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetInterface() << std::endl;
    bo_int64 iImageHeight = 0;
    bo_int64 iImageHeightMin = 0;
    bo_int64 iImageHeightMax = 0;
    bo_int64 iImageHeightInc = 0;
    // get current value and limits
    iImageHeight = pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetInt();
    iImageHeightMin = pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetIntMin();
    iImageHeightMax = pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetIntMax();
    iImageHeightInc = pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetIntInc();
    std::cout << "          current value:          " << iImageHeight << std::endl;
    std::cout << "          possible value range:   " << iImageHeightMin << " to " << iImageHeightMax
        << " with increment of " << iImageHeightInc << std::endl;
    // set new height value same to the half value of sensor height
    // find number to match the increment
    bo_int64 heightval = pDevice->GetRemoteNode("SensorHeight")->GetInt() / 2 / iImageHeightInc * iImageHeightInc;
    // check new value is within range
    if (heightval < iImageHeightMin)
        heightval = iImageHeightMin;
    if (heightval > iImageHeightMax)
        heightval = iImageHeightMax;
    pDevice->GetRemoteNode("Height")->SetInt(heightval);
    // recheck new height is set
    std::cout << "          set value to:           " << pDevice->GetRemoteNode("Height")->GetInt()
        << " is half value of the sensor height: " << pDevice->GetRemoteNode("SensorHeight")->GetInt()
        << std::endl << std::endl;
    // IMAGE OFFSET Y
    // ===============
    std::cout << "        OffsetY" << std::endl;
    std::cout << "          description:            "
        << pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetDescription() << std::endl;
    std::cout << "          interface type:         "
        << pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetInterface() << std::endl;
    bo_int64 iImageOffY = 0;
    bo_int64 iImageOffYMin = 0;
    bo_int64 iImageOffYMax = 0;
    bo_int64 iImageOffYInc = 0;
    // get current value and limits
    iImageOffY = pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetInt();
    iImageOffYMin = pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetIntMin();
    iImageOffYMax = pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetIntMax();
    iImageOffYInc = pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetIntInc();
    std::cout << "          current value:          " << iImageOffY << std::endl;
    std::cout << "          possible value range:   " << iImageOffYMin << " to " << iImageOffYMax
        << " with increment of " << iImageOffYInc << std::endl;
    // set new OffsetY value to the half value of the sensor height
    // find number to match the increment
    bo_int64 OffsetYvalue = pDevice->GetRemoteNode("SensorHeight")->GetInt() / 2 / iImageOffYInc * iImageOffYInc;
    // check new value is within range
    if (OffsetYvalue < iImageOffYMin)
        OffsetYvalue = iImageOffYMin;
    if (OffsetYvalue > iImageOffYMax)
        OffsetYvalue = iImageOffYMax;
    pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->SetInt(OffsetYvalue);
    // recheck new OffsetY is set
    std::cout << "          set value to:           " << pDevice->GetRemoteNode("OffsetY")->GetInt()
        << " is half value of the sensor height: " << pDevice->GetRemoteNode("SensorHeight")->GetInt()
        << std::endl << std::endl;
}
catch (BGAPI2::Exceptions::IException& ex) {
    std::cout << "ExceptionType:    " << ex.GetType() << std::endl;
    std::cout << "ErrorDescription: " << ex.GetErrorDescription() << std::endl;
    std::cout << "in function:      " << ex.GetFunctionName() << std::endl;
}

工业相机ROI图像功能的优势

工业相机的ROI(感兴趣区域)功能具有显著的优势,包括。


1. 提高精度:通过突出图像中的特定感兴趣区域,ROI功能可以使测量和分析更加精确和准确。


2. 减少了处理时间。通过将处理能力集中在图像的特定区域,ROI功能减少了需要处理的数据量,从而使分析和处理时间更快。


3. 提高图像质量。ROI功能可用于裁剪掉图像中不需要的区域,从而获得更高的分辨率和更好的图像质量。


4. 增加灵活性。ROI功能允许用户实时定制感兴趣的区域,能够更有效地监测和分析感兴趣的特定区域。


5. 提高动态范围。ROI功能还可用于提高图像的动态范围,因为它使用户能够调整图像内特定区域的曝光设置。


总的来说,工业相机的ROI功能可以在广泛的工业应用中显著提高成像和分析的准确性、速度和效率。


工业相机ROI功能的行业应用

工业相机的ROI(感兴趣区域)功能可以有各种场景应用。下面是几个例子。


1. 质量控制和检查。ROI功能可用于聚焦于产品或样品中的某一感兴趣的区域,并捕获高质量的图像进行分析。


2. 机器视觉。在自动化制造过程中,ROI功能可以帮助识别生产线上的特定零件或部件,以便进行检查和分析。


3. 监视和安全。投资回报率功能可用于放大监控视频画面中的特定区域,确保高清晰度地捕捉到任何可疑的活动。


4. 科学研究。在生物技术或材料科学等领域,ROI功能可以帮助研究人员捕捉样品、细胞或材料的详细图像进行分析。


总的来说,ROI功能使工业相机能够捕捉和ROI的特定区域,使其成为各行业的宝贵工具。

目录
相关文章
|
19天前
|
存储 C++ UED
【实战指南】4步实现C++插件化编程,轻松实现功能定制与扩展
本文介绍了如何通过四步实现C++插件化编程,实现功能定制与扩展。主要内容包括引言、概述、需求分析、设计方案、详细设计、验证和总结。通过动态加载功能模块,实现软件的高度灵活性和可扩展性,支持快速定制和市场变化响应。具体步骤涉及配置文件构建、模块编译、动态库入口实现和主程序加载。验证部分展示了模块加载成功的日志和配置信息。总结中强调了插件化编程的优势及其在多个方面的应用。
165 61
|
5天前
|
存储 并行计算 安全
C++多线程应用
【10月更文挑战第29天】C++ 中的多线程应用广泛,常见场景包括并行计算、网络编程中的并发服务器和图形用户界面(GUI)应用。通过多线程可以显著提升计算速度和响应能力。示例代码展示了如何使用 `pthread` 库创建和管理线程。注意事项包括数据同步与互斥、线程间通信和线程安全的类设计,以确保程序的正确性和稳定性。
|
28天前
|
存储 编译器 C++
【C++篇】揭开 C++ STL list 容器的神秘面纱:从底层设计到高效应用的全景解析(附源码)
【C++篇】揭开 C++ STL list 容器的神秘面纱:从底层设计到高效应用的全景解析(附源码)
44 2
|
2月前
|
编译器 C++
【C++核心】函数的应用和提高详解
这篇文章详细讲解了C++函数的定义、调用、值传递、常见样式、声明、分文件编写以及函数提高的内容,包括函数默认参数、占位参数、重载等高级用法。
22 3
|
3月前
|
存储 算法 C++
C++ STL应用宝典:高效处理数据的艺术与实战技巧大揭秘!
【8月更文挑战第22天】C++ STL(标准模板库)是一组高效的数据结构与算法集合,极大提升编程效率与代码可读性。它包括容器、迭代器、算法等组件。例如,统计文本中单词频率可用`std::map`和`std::ifstream`实现;对数据排序及找极值则可通过`std::vector`结合`std::sort`、`std::min/max_element`完成;而快速查找字符串则适合使用`std::set`配合其内置的`find`方法。这些示例展示了STL的强大功能,有助于编写简洁高效的代码。
43 2
|
2月前
|
图形学 C++ C#
Unity插件开发全攻略:从零起步教你用C++扩展游戏功能,解锁Unity新玩法的详细步骤与实战技巧大公开
【8月更文挑战第31天】Unity 是一款功能强大的游戏开发引擎,支持多平台发布并拥有丰富的插件生态系统。本文介绍 Unity 插件开发基础,帮助读者从零开始编写自定义插件以扩展其功能。插件通常用 C++ 编写,通过 Mono C# 运行时调用,需在不同平台上编译。文中详细讲解了开发环境搭建、简单插件编写及在 Unity 中调用的方法,包括创建 C# 封装脚本和处理跨平台问题,助力开发者提升游戏开发效率。
134 0
|
3月前
|
存储 编译器 C++
C++多态实现的原理:深入探索与实战应用
【8月更文挑战第21天】在C++的浩瀚宇宙中,多态性(Polymorphism)无疑是一颗璀璨的星辰,它赋予了程序高度的灵活性和可扩展性。多态允许我们通过基类指针或引用来调用派生类的成员函数,而具体调用哪个函数则取决于指针或引用所指向的对象的实际类型。本文将深入探讨C++多态实现的原理,并结合工作学习中的实际案例,分享其技术干货。
68 0
|
14天前
|
存储 编译器 对象存储
【C++打怪之路Lv5】-- 类和对象(下)
【C++打怪之路Lv5】-- 类和对象(下)
19 4
|
14天前
|
编译器 C语言 C++
【C++打怪之路Lv4】-- 类和对象(中)
【C++打怪之路Lv4】-- 类和对象(中)
16 4
|
14天前
|
存储 安全 C++
【C++打怪之路Lv8】-- string类
【C++打怪之路Lv8】-- string类
14 1