Baumer工业相机堡盟工业相机如何使用BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示(C++)

简介: Baumer工业相机堡盟工业相机如何使用BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示(C++)

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BGAPISDK和OpenCV的技术背景

Baumer工业相机的BGAPI SDK是Baumer公司开发的针对其相机产品系列的一套软件开发工具包。该SDK提供了一组API,使开发人员可以编写专业应用程序,从而控制、捕获、处理和显示Baumer相机的图像和数据。BGAPI SDK支持多种编程语言,包括C++、C#、Visual Basic、LabVIEW、Matlab等,并提供了大量示例代码和文档,以帮助用户轻松上手,快速完成应用程序的开发。


BGAPI SDK提供了丰富的功能,可以控制Baumer相机的所有参数,包括曝光时间、增益、白平衡、触发模式等,以及支持各种数据格式,例如Raw、BMP、JPG等,同时还提供了实时显示、数据采集、图像处理等功能,为开发人员提供了高度定制化的解决方案。此外,BGAPI SDK还支持多相机系统的开发,并可支持各种计算机操作系统,如Windows、Linux、Mac OS等。


OpenCV是一种流行且广泛使用的计算机视觉库,提供了大量的图像处理和计算机视觉算法,例如图像过滤、特征提取、目标检测等。OpenCV可以与工业相机SDK集成,以便对从相机采集的图像进行处理和分析。


联合使用工业相机SDK和OpenCV,开发人员可以实现更高级别的图像处理和视觉分析应用。例如,他们可以使用工业相机SDK实现图像采集和实时显示,然后使用OpenCV进行图像处理和物体检测。他们还可以使用OpenCV的计算机视觉算法来实现特定应用,例如质量控制、机器人视觉导航和自动识别等。


本文介绍的如何使用BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示的功能。


Baumer工业相机通过BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示功能

下面介绍在C++里Baumer工业相机如何通过BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示的方式


1.引用合适的类文件

代码如下(示例):

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <set>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include "bgapi2_genicam/bgapi2_genicam.hpp"
#include <string>
#include <sstream>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <iomanip>
// OpenCV includes
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

2.通过BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示功能

Baumer工业相机.通过BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示功能将在图像回调函数里运行,核心代码如下所示:

SystemList 
Open a System 
Get the InterfaceList and fill it Open an Interface 
// OpenCV -> display scaled down image in MONO8 (width<800 1:1, 800<width<1500 1:2, width>1500 1:4)
// 4.1.9 Prepare the Camera Object for Image Handling
void BGAPI_CALLBACK imageCallback(void * callBackOwner, BGAPI::Image * pImage)
{
  BGAPI_RESULT res = BGAPI_RESULT_OK;
  unsigned char* imagebuffer = NULL;
  BGAPI_ImageHeader header;
  int width = 0;
  int height = 0;
  int transformbufferLen = 0;
  unsigned char* transformbuffer = NULL;
  int swc = 0;
  int hwc = 0;
  int timehigh;  //varaible for timestamp
  int timelow;   //variable for timestamp
  float timediff; //variable for frame rate
  float framerate; //variable for frame rate
  res = pImage->getNumber( &swc, &hwc );
  if( res != BGAPI_RESULT_OK )
  {
  printf("BGAPI::Image::getNumber Errorcode: %d", res);
  }
  res = pImage->getTimeStamp( &timehigh, &timelow ); //get timestamp
  if( res != BGAPI_RESULT_OK )
  {
  printf("BGAPI::Image::getTimeStamp Errorcode: %d", res);
  }
  timediff = timelow - timeold;    // calculate timestamp difference to last image
  timeold = timelow;     // remember timelow for next image framerate calculation
  timediff = timediff*32,0;        // convert ticks to nsec (1 tick is 32 nsec, see TDS of the camera)
  framerate = 1000000000/timediff; //calculate framerate
  res = pImage->get( &imagebuffer );
  if( res != BGAPI_RESULT_OK )
  {
  printf( "pImage->get failed with %d\n", res );
  return;
  }
  else
  {
  res = pImage->getSize(&width, &height);
  if( res != BGAPI_RESULT_OK )
  {
    printf("BGAPI::Image::getSize Errorcode: %d", res);
  }
  //create two images (full image and scaled image)
  IplImage* im = 0;   // full image
  IplImage* tmpsize = 0;     //scaled image
  //copy image of camera to an opencv image
  im = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U, 3); // color 8 bit * 3
  im->imageData = (char *)imagebuffer;
  //scale image if width > 800 pixels
  if(width > 800 && width < 1500)
  {
    CvSize size = cvSize(width/2,height/2);
    tmpsize=cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U, 3);
    cvResize(im,tmpsize,CV_INTER_LINEAR);
  }
  else if (width > 1500)
  {
    CvSize size = cvSize(width/4,height/4);
    tmpsize=cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U, 3);
    cvResize(im,tmpsize,CV_INTER_LINEAR);
  }
  else
  {
    CvSize size = cvSize(width,height);
    tmpsize=cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U, 3);
    cvResize(im,tmpsize,CV_INTER_LINEAR);
  }
  //create display window for camera live image
  cvNamedWindow("Live", 1);
  //display live image with opencv
  //cvShowImage( "Live", im );  // full size
  cvShowImage( "Live", tmpsize ); // scaled down size
  //release opencv images
  cvReleaseImage(&tmpsize);
  cvReleaseImage( &im);
  cvWaitKey(1); //?
  res = ((BGAPI::Camera*)callBackOwner)->setImage( pImage );
  if( res != BGAPI_RESULT_OK )
  {
    printf( "\nsetImage failed with %d\n", res );
  }
  printf("Image number %d. Frame Rate: %.2f \r", swc, framerate);
  fflush( stdout );
  return;
  }
}

Baumer工业相机使用BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示的优势

使用BGAPI SDK和OpenCV设置工业相机图像的比例显示有以下优势:


高质量的图像处理:使用BGAPI SDK和OpenCV可以实现高质量的图像处理,包括放大缩小图像、调整图像的大小等等。这可以增强图像的细节,展示更多的图像细节。


可定制性强:使用BGAPI SDK和OpenCV,可以根据需要定制相机的设置,这可以帮助用户更好地满足不同环境下的需求和生产要求。


代码编写较少:使用BGAPI SDK和OpenCV可以减少需要编写的代码量,并且可以减少代码错误的发生,提高开发效率。


显示效果更加优美:BGAPI SDK和OpenCV支持多种图像处理和显示操作,可以提供更加丰富的图像显示效果。


支持多种平台:BGAPI SDK和OpenCV可以跨越多种平台(如Windows,Linux等),这使得其可以在同的应用场合下工作,使其更加多用途化。


显示速度更快:BGAPI SDK和OpenCV支持硬件加速,这可以提高图像处理的速度和流畅性,更适合处理大量数据和连续流的图像。


Baumer工业相机使用BGAPISDK和OpenCV设置图像进行比例显示的行业应用

工业相机使用 BGAPI SDK 和 OpenCV 设置图像进行比例显示的应用非常广泛,以下是一些主要行业的范例:


制造业: 工业相机可以用于在制造业中检查和测量零件的尺寸、形状和表面质量。使用 BGAPI SDK 和 OpenCV 使用户可以对图像进行精确、高质量的处理,并提高生产效率。


物流和安保: 工业相机可以在物流和安保中用于车辆或人员识别。使用 BGAPI SDK 和 OpenCV 使操作员可以清晰的识别和跟踪图像中的目标。


医疗行业: 工业相机可以用于拍摄不同部位的图像以便医生可以做出更好的使用BGAPI SDK和OpenCV可以向医生展示高质量像,并帮助他们更准确地进行诊断和治疗。


自动化生产: 工业相机可以集成在自动化生产流程中,如检测零件和产品质量。使用 BGAPI SDK 和 OpenCV 使您可以更好地控制并提高生产效率和质量。


环境监测: 工业相机由于其能够快速地拍照,此用于监控大型环境(如城市)将会很有用。使用 BGAPI SDK 和 OpenCV ,可以精确分析图片中存在的环境问题,如污染物浓度等。


农业行业: 工业相机可以用于检测作物并收集信息,以帮助农民更好地管理他们的农田使用 BGAPI SDK 和 OpenCV,可以快速分析和比较不同作物,并提高测准确性,从而提高农业生产效率。

目录
相关文章
|
1月前
|
Ubuntu Linux 编译器
Linux/Ubuntu下使用VS Code配置C/C++项目环境调用OpenCV
通过以上步骤,您已经成功在Ubuntu系统下的VS Code中配置了C/C++项目环境,并能够调用OpenCV库进行开发。请确保每一步都按照您的系统实际情况进行适当调整。
276 3
|
5月前
|
算法 开发工具 计算机视觉
【零代码研发】OpenCV实验大师工作流引擎C++ SDK演示
【零代码研发】OpenCV实验大师工作流引擎C++ SDK演示
82 1
|
2月前
|
存储 计算机视觉 C++
在C++中实现Armadillo库与OpenCV库之间的数据格式转换
在C++中实现Armadillo库与OpenCV库之间的数据格式转换是一项常见且实用的技能。上述步骤提供了一种标准的方法来进行这种转换,可以帮助开发者在两个库之间高效地转移和处理数据。虽然转换过程相对直接,但开发者应留意数据类型匹配和性能优化等关键细节。
61 11
|
2月前
|
存储 计算机视觉 C++
在C++中实现Armadillo库与OpenCV库之间的数据格式转换
在C++中实现Armadillo库与OpenCV库之间的数据格式转换是一项常见且实用的技能。上述步骤提供了一种标准的方法来进行这种转换,可以帮助开发者在两个库之间高效地转移和处理数据。虽然转换过程相对直接,但开发者应留意数据类型匹配和性能优化等关键细节。
25 3
|
3月前
|
传感器 定位技术 C++
基于C++的GDAL用空白栅格填充长时间序列遥感影像中的缺失图像
然后,定义需要处理的遥感影像路径列表,和识别数据缺失的逻辑。这里我们简化处理,假设已经知道哪一幅图像是缺失的,因此直接跳过识别步骤。
57 1
|
5月前
|
计算机视觉 C++
【见微知著】OpenCV中C++11 lambda方式急速像素遍历
【见微知著】OpenCV中C++11 lambda方式急速像素遍历
50 0
|
9天前
|
存储 编译器 C++
【c++】类和对象(中)(构造函数、析构函数、拷贝构造、赋值重载)
本文深入探讨了C++类的默认成员函数,包括构造函数、析构函数、拷贝构造函数和赋值重载。构造函数用于对象的初始化,析构函数用于对象销毁时的资源清理,拷贝构造函数用于对象的拷贝,赋值重载用于已存在对象的赋值。文章详细介绍了每个函数的特点、使用方法及注意事项,并提供了代码示例。这些默认成员函数确保了资源的正确管理和对象状态的维护。
36 4
|
10天前
|
存储 编译器 Linux
【c++】类和对象(上)(类的定义格式、访问限定符、类域、类的实例化、对象的内存大小、this指针)
本文介绍了C++中的类和对象,包括类的概念、定义格式、访问限定符、类域、对象的创建及内存大小、以及this指针。通过示例代码详细解释了类的定义、成员函数和成员变量的作用,以及如何使用访问限定符控制成员的访问权限。此外,还讨论了对象的内存分配规则和this指针的使用场景,帮助读者深入理解面向对象编程的核心概念。
33 4
|
1月前
|
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)
27 4
|
1月前
|
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)
23 4