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NEOAPI SDK是用于Baumer工业相机的一款最新的软件开发工具包（SDK）。它为开发人员提供了一系列API和工具，用于与Baumer工业相机进行通信和控制，控制方式极为便捷类似Halcon的相机助手类控制方式。
OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台计算机视觉与机器视觉库。该库提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，涵盖了图像处理、特征检测、目标识别、运动跟踪等多个领域，适用于各种平台，包括Windows、Linux、Android和iOS等。OpenCV是由英特尔公司发起并开放源代码，是计算机视觉领域中广泛应用的一种工具。
注意：本文是基于Baumer的NEOAPI SDK的基础上联合OpenCV使用C#语言来实现相机对图像进行边缘检测。
Baumer工业相机使用OpenCV对图像进行边缘检测的技术背景
工业相机使用OpenCV进行图像边缘检测时，涉及到以下技术背景：
- 边缘检测算法：OpenCV中包含了许多经典的边缘检测算法，如Sobel、Canny、Laplacian等。这些算法可用于识别图像中的边缘区域，有助于提取出图像中重要的特征信息。
- 图像梯度：边缘检测的核心思想是利用图像中像素之间的梯度变化来识别边缘。Sobel和Laplacian算子可以分别用于计算图像中的水平和垂直梯度，而Canny算法则结合多种技术实现更加精确的边缘检测。
- 阈值处理：在边缘检测中，设置适当的阈值对梯度值进行处理是非常重要的。这有助于过滤掉噪声或非边缘区域的影响，从而提高边缘检测的准确度。
- 实时性和效率：工业相机通常需要实时进行图像处理，因此在选择边缘检测算法时需要考虑其计算复杂度和实时性能。OpenCV提供了针对性能优化的边缘检测算法，适合工业相机实时应用的需求。
- 应用场景：工业相机使用OpenCV进行边缘检测的应用场景包括产品质检、定位、测量等。通过边缘检测，可以有效提取并分析产品表面的特征，实现对产品的自动化检测和分析。
综上所述，工业相机使用OpenCV进行图像边缘检测时，需要深入理解边缘检测算法原理、图像梯度计算、阈值处理等技术背景知识，以实现对图像中边缘区域的准确提取和分析。
在NEOAPI SDK里使用OpenCV建立边缘检测功能
在相机连接后可以在NEOAPI SDK里使用OpenCV对建立边缘检测功能函数，C++调用代码如下所示：
#include <iostream> #include <thread> #include <vector> #include <map> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core/ocl.hpp" #include "neoapi/neoapi.hpp" class EdgeDetector { public: explicit EdgeDetector(NeoAPI::NeoString serialnumber) { camera_.Connect(serialnumber); camera_.f().ExposureTime.Set(2500); // cv mats will created by width and height -> there is no space for chunk -> disable chunk camera_.DisableChunk(); try { camera_.f().PixelFormat.Set(NeoAPI::PixelFormat::BayerRG8); } catch (NeoAPI::FeatureAccessException&) { camera_.f().PixelFormat.Set(NeoAPI::PixelFormat::Mono8); } pixel_format_ = camera_.f().PixelFormat.Get(); identifier_ = serialnumber; } ~EdgeDetector() { Stop(); FreeCamBuffers(); } // setups the edge detector to do processing with the requested type void Setup(MemoryMode memtype) { cv::ocl::setUseOpenCL(MemoryMode::cpu != memtype); if (cv::ocl::Device::getDefault().hostUnifiedMemory()) { // do not use svm functions if this failes try { cv::ocl::Context::getDefault().setUseSVM(MemoryMode::shared == memtype); } catch(...) { memtype = MemoryMode::cpu; std::cout << "SVM Error: falling back to cpu memory!" << std::endl; } } SetupBuffers(3, memtype); camera_.SetUserBufferMode(); } // single edge detection on a given image void Detect(const NeoAPI::Image& image, bool show_image) { cv::UMat *img_mat = &(image.GetUserBuffer<CamBuffer*>()->gpu_mat_); if (NeoAPI::PixelFormat::BayerRG8 == pixel_format_) { cv::cvtColor(*img_mat, grey_mat_, cv::COLOR_BayerRG2GRAY); } else { grey_mat_ = *img_mat; } cv::GaussianBlur(grey_mat_, gauss_mat_, cv::Size(5, 5), 0); cv::Sobel(gauss_mat_, sobel_mat_, sobel_mat_.depth(), 1, 1, 5); if (show_image) { cv::imshow(identifier_, sobel_mat_); cv::pollKey(); } ++frames_; } // returns the number of processed images since last call size_t ProcessedFrames() { size_t ret = frames_; frames_ = 0; return ret; } // return the cameras serial number const cv::String& GetIdentifier() { return identifier_; } // starts a seperate thread that will do edge detection continouosly void Start(bool show_images) { run_ = true; detect_thread_ = std::thread(&EdgeDetector::Detect_, this, show_images); } // stops a previous started continouosly edge detection void Stop() { run_ = false; if (detect_thread_.joinable()) { detect_thread_.join(); } } private: void FreeCamBuffers() { while (!buffers_.empty()) { delete buffers_.back(); buffers_.pop_back(); } } void SetupBuffers(size_t count, MemoryMode memtype) { int width = static_cast<int>(camera_.f().Width.Get()); int height = static_cast<int>(camera_.f().Height.Get()); FreeCamBuffers(); for (size_t i = 0; i < count; ++i) { buffers_.push_back(new CamBuffer(width, height, memtype)); camera_.AddUserBuffer(buffers_.back()); } // allocate processing matrices because operations cannot run in place // some opencv versions use the wrong constructor -> create the mats objects with explicit memory type grey_mat_ = cv::UMat(); gauss_mat_ = cv::UMat(); sobel_mat_ = cv::UMat(); grey_mat_.create(cv::Size(width, height), CV_8UC1, static_cast<cv::UMatUsageFlags>(memtype)); gauss_mat_.create(cv::Size(width, height), CV_8UC1, static_cast<cv::UMatUsageFlags>(memtype)); sobel_mat_.create(cv::Size(width, height), CV_8UC1, static_cast<cv::UMatUsageFlags>(memtype)); } void Detect_(bool show_images) { try { while (run_) { NeoAPI::Image image = camera_.GetImage(); if (image.IsEmpty()) { std::cout << identifier_ << " Error during acquisition!" << std::endl; break; } else { Detect(image, show_images); } } if (show_images) { cv::destroyWindow(identifier_); } } catch (NeoAPI::NeoException& exc) { std::cout << identifier_ << " error: " << exc.GetDescription() << std::endl; } catch (cv::Exception& exc) { std::cout << identifier_ << "cv error:" << exc.msg << std::endl; } } NeoAPI::Cam camera_; std::vector<CamBuffer*> buffers_; cv::String identifier_; cv::UMat grey_mat_; cv::UMat gauss_mat_; cv::UMat sobel_mat_; std::thread detect_thread_; size_t frames_ {0}; NeoAPI::PixelFormat pixel_format_; bool run_ {false}; };
在NEOAPI SDK里使用边缘检测功能对图像进行边缘检测
在相机连接后可以在NEOAPI SDK里使用OpenCV对图像进行边缘检测，C++调用代码如下所示：
#include <iostream> #include <thread> #include <vector> #include <map> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core/ocl.hpp" #include "neoapi/neoapi.hpp" void PrintMetrics(const std::vector<EdgeDetector*>& devices, size_t duration) { for (size_t secs = 0; secs < duration; ++secs) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); // print every second metrics for (auto device : devices) { std::cout << device->GetIdentifier() << " fps: " << device->ProcessedFrames() << std::endl; } } } void FindDevices(std::vector<EdgeDetector*> *devices) { for (auto device : NeoAPI::CamInfoList::Get()) { try { devices->push_back(new EdgeDetector(device.GetSerialNumber())); } catch (NeoAPI::NeoException& exc) { std::cout << exc.GetDescription() << std::endl; } } std::cout << devices->size() << " device(s) connected!" << std::endl; } void GetGpuCapabilities(std::map<MemoryMode, std::string> *memtypes) { (*memtypes)[MemoryMode::cpu] = "cpu"; if (cv::ocl::haveOpenCL()) { (*memtypes)[MemoryMode::gpu] = "gpu"; if (cv::ocl::Device::getDefault().hostUnifiedMemory()) { (*memtypes)[MemoryMode::shared] = "gpu with shared memory"; } } } void RunDetection(const std::vector<EdgeDetector*> &devices, const std::map<MemoryMode, std::string> &memtypes, bool show_images) { if (devices.size()) { for (auto memtype : memtypes) { std::cout << "Next run will be processed on " << memtype.second << std::endl; for (auto device : devices) { device->Setup(memtype.first); } for (auto device : devices) { device->Start(show_images); } // run the detection for given time in seconds and print status informations PrintMetrics(devices, 5); for (auto device : devices) { device->Stop(); } } } } void FreeDevices(std::vector<EdgeDetector*> *devices) { while (devices->size()) { delete devices->back(); devices->pop_back(); } } int main(int argc, char *argv[]) { /* Showing the images have a high impact on processing speed. For better comparision show_images should be disabled. */ bool show_images = ((argc > 1) && argv); std::map<MemoryMode, std::string> memtypes; std::vector<EdgeDetector*> devices; // look if the gpu supports opencl and shared memory GetGpuCapabilities(&memtypes); // find all connected cameras FindDevices(&devices); // edge detection processing on all connected cameras RunDetection(devices, memtypes, show_images); // cleanup FreeDevices(&devices); return 0; }
工业相机通过OpenCV对图像进行边缘检测的优势
工业相机通过OpenCV进行图像边缘检测具有多重优势，包括但不限于以下几点：
- 丰富的算法支持：OpenCV提供了多种经典的边缘检测算法，如Sobel、Canny、Laplacian等，适用于不同场景下的边缘识别需求。这意味着工业相机可以根据特定应用选择最适合的算法，以获得最佳的边缘检测效果。
- 高效的实时性能：OpenCV优化了多个边缘检测算法，使其在工业相机实时处理场景下表现出色。这意味着工业相机可以快速、准确地对图像进行边缘检测，适用于实时监控、自动化检测等应用。
- 灵活的参数设置：OpenCV的边缘检测算法通常具有可调节的参数，如阈值、卷积核大小等，使得工程师可以根据具体场景和需求进行参数优化，以获得最佳的边缘检测结果。
- 跨平台性和易用性：OpenCV是一个跨平台的开源库，可以在多种操作系统上运行，并提供易于使用的API和文档。这为工业相机的开发和部署提供了便利，同时也为算法调试和优化提供了支持。
- 结合其他图像处理功能：OpenCV不仅提供边缘检测算法，还包含了丰富的图像处理功能，如滤波、形态学操作等。工业相机可以结合这些功能与边缘检测相互配合，实现更复杂的图像处理任务。
综上所述，工业相机通过OpenCV进行图像边缘检测具有丰富的算法支持、高效的实时性能、灵活的参数设置、跨平台性和易用性以及结合其他图像处理功能等多重优势，为工业检测和自动化生产等领域提供了强大的图像处理解决方案。
工业相机使用OpenCV对图像进行边缘检测的行业应用
工业相机使用OpenCV对图像进行边缘检测在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：
- 制造业：工业相机结合OpenCV的边缘检测功能可用于产品质量检测、表面缺陷检测、尺寸测量等领域。通过边缘检测，可以快速准确地识别产品表面的特征和缺陷，实现自动化的质量控制。
- 智能制造：在智能制造领域，工业相机通过OpenCV进行边缘检测可应用于视觉导航、自动化装配等场景，帮助机器人和自动化生产线实现精确定位和操作。
- 医疗影像分析：工业相机与OpenCV结合可用于医学影像的边缘特征提取和分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
- 智能交通：在智能交通领域，工业相机通过OpenCV实现的边缘检测可用于车辆识别、行人检测、交通监控等任务，提高交通系统的智能化和安全性。
- 农业领域：工业相机结合OpenCV的边缘检测应用于农业领域的果蔬质量检测、病虫害检测、作物生长监测等领域。
- 安防监控：工业相机通过OpenCV进行边缘检测可应用于安防监控领域，如人脸识别、行为分析等，帮助提高监控系统的准确性和效率。
综上所述，工业相机使用OpenCV对图像进行边缘检测在制造业、智能制造、医疗、智能交通、农业和安防监控等多个行业领域都具有重要的应用价值，为这些领域提供了高效的图像处理和分析解决方案。
