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@kotai2003(ソンフン セルゲイ)

OMRON SENTECカメラ Python Buildup (6) grab_ip_opencv.py

Last updated at Posted at 2024-05-24

こちらの資料を読んでください。

コードの全体説明

このコードは、StApiを使用してカメラから画像データを取得し、そのデータをOpenCVを使って表示するサンプルです。主な機能は以下の通りです：

  1. StApiの初期化
  2. カメラへの接続
  3. 画像データの取得
  4. StApi IPを使用したBayer画像形式のBGR8への変換
  5. OpenCVを使った画像のプレビュー

コードの詳細分析

インポートと設定

import cv2
import numpy as np
import stapipy as st

# 取得する画像の枚数
number_of_images_to_grab = 1000

# OpenCVを使用して表示する際の画像スケール
DISPLAY_RESIZE_FACTOR = 0.3
  • cv2: OpenCVライブラリをインポートします。
  • numpy: 画像データの処理に使用するため、NumPyライブラリをインポートします。
  • stapipy: StApiライブラリをインポートします。

メイン部分

try:
    # StApiを初期化
    st.initialize()

    # コンバーターを初期化
    st_converter = st.create_converter(st.EStConverterType.PixelFormat)
    st_converter.destination_pixel_format = \
        st.EStPixelFormatNamingConvention.BGR8

    # デバイスのスキャンと接続のためのシステムオブジェクトを作成
    st_system = st.create_system()

    # 最初に検出されたデバイスに接続
    st_device = st_system.create_first_device()

    # デバイスの名前を表示
    print('Device=', st_device.info.display_name)

    # 画像ストリームデータを扱うためのデータストリームオブジェクトを作成
    st_datastream = st_device.create_datastream()

    # ホスト側の画像取得を開始
    st_datastream.start_acquisition(number_of_images_to_grab)

    # カメラ側の画像取得を開始
    st_device.acquisition_start()

    # データ取得とステータス確認のためのループ
    while st_datastream.is_grabbing:
        # 'with'を使用してローカル変数st_bufferを作成
        with st_datastream.retrieve_buffer() as st_buffer:
            # 取得したデータに画像データが含まれているか確認
            if st_buffer.info.is_image_present:
                # 画像オブジェクトを作成
                st_image = st_buffer.get_image()

                # 取得した画像データの情報を表示
                print("BlockID={0} Size={1} x {2} First Byte={3}".format(
                      st_buffer.info.frame_id,
                      st_image.width, st_image.height,
                      st_image.get_image_data()[0]))

                # 画像を変換し、NumPy配列を取得
                st_image = st_converter.convert(st_image)
                data = st_image.get_image_data()
                nparr = np.frombuffer(data, np.uint8)
                nparr = nparr.reshape(st_image.height, st_image.width, 3)

                # 画像をリサイズして表示
                nparr = cv2.resize(nparr, None,
                                   fx=DISPLAY_RESIZE_FACTOR,
                                   fy=DISPLAY_RESIZE_FACTOR)
                cv2.imshow('image', nparr)
                cv2.waitKey(1)
            else:
                # 取得したデータに画像データが含まれていない場合
                print("Image data does not exist.")

    # カメラ側の画像取得を停止
    st_device.acquisition_stop()

    # ホスト側の画像取得を停止
    st_datastream.stop_acquisition()

except Exception as exception:
    print(exception)

主な処理の流れ

  1. 初期化と接続:

    • st.initialize()でStApiを初期化し、st.create_system()でシステムオブジェクトを作成、st_system.create_first_device()で最初に検出されたデバイスに接続します。
    • デバイスの名前を表示します。

  2. コンバーターの初期化:

    • st.create_converter()を使用してピクセルフォーマットコンバーターを作成し、BGR8に変換するよう設定します。

  3. データストリームの作成と画像取得の開始:

    • st_device.create_datastream()でデータストリームオブジェクトを作成し、st_datastream.start_acquisition()で画像取得を開始します。

  4. 画像データの取得と処理:

    • st_datastream.retrieve_buffer()でバッファを取得し、st_buffer.get_image()で画像データを取得します。
    • st_converter.convert()を使用して、取得した画像データをBGR8形式に変換します。
    • NumPy配列に変換し、cv2.imshow()で表示します。

  5. 画像取得の停止:

    • st_device.acquisition_stop()とst_datastream.stop_acquisition()で画像取得を停止します。

StApi IPを利用する理由とメリット

理由

  1. 効率的な画像フォーマット変換:

    • StApi IPを使用することで、Bayerフォーマットなどの生データを効率的にRGBやBGR形式に変換することができます。これにより、後続の画像処理が簡単になります。

  2. 一貫したデータ処理:

    • StApi IPを使用することで、画像データの取得から変換まで一貫して処理することができ、開発者は画像データの詳細なフォーマット処理を意識する必要がありません。

メリット

  1. 高パフォーマンス:

    • StApi IPはハードウェアの最適化を利用しており、高速で効率的な画像フォーマット変換を提供します。

  2. シンプルなインターフェース:

    • 複雑な画像処理アルゴリズムを簡単に使用できるため、開発者は主要な画像処理タスクに集中できます。

  3. 互換性:

    • StApi IPはさまざまなカメラやセンサーと互換性があり、幅広い用途で使用することができます。

このコードを使用することで、カメラから取得した画像データを効率的に処理し、リアルタイムで表示することができます。

camera 8 bit mono

上記のコードは、StApi IPを使用していないため、基本的なモノクロ8bit画像の取得と表示のみに焦点を当てています。StApi IPを使用して、画像の処理や変換を行う部分を追加する場合、以下のようにコードを修正します。

StApi IPを使用するコードの修正

StApi IPを利用するには、特に画像の形式変換や高度な処理にStApi IPの機能を利用します。この場合、モノクロ画像に対しては変換処理がシンプルですが、コンバーターを使用してデータを処理する方法を示します。

修正後のコード

import cv2
import numpy as np
import stapipy as st

# 取得する画像の枚数
number_of_images_to_grab = 100

# OpenCVを使用して表示する際の画像スケール
DISPLAY_RESIZE_FACTOR = 0.3

try:
    # StApiを初期化
    st.initialize()

    # コンバーターを初期化（モノクロ画像用）
    st_converter = st.create_converter(st.EStConverterType.PixelFormat)
    st_converter.destination_pixel_format = st.EStPixelFormatNamingConvention.Mono8

    # デバイスのスキャンと接続のためのシステムオブジェクトを作成
    st_system = st.create_system()

    # 最初に検出されたデバイスに接続
    st_device = st_system.create_first_device()

    # デバイスの名前を表示
    print('Device=', st_device.info.display_name)

    # 画像ストリームデータを扱うためのデータストリームオブジェクトを作成
    st_datastream = st_device.create_datastream()

    # ホスト側の画像取得を開始
    st_datastream.start_acquisition(number_of_images_to_grab)

    # カメラ側の画像取得を開始
    st_device.acquisition_start()

    # データ取得とステータス確認のためのループ
    while st_datastream.is_grabbing:
        # 'with'を使用してローカル変数st_bufferを作成
        with st_datastream.retrieve_buffer() as st_buffer:
            # 取得したデータに画像データが含まれているか確認
            if st_buffer.info.is_image_present:
                # 画像オブジェクトを作成
                st_image = st_buffer.get_image()

                # 取得した画像データの情報を表示
                print("BlockID={0} Size={1} x {2} First Byte={3}".format(
                      st_buffer.info.frame_id,
                      st_image.width, st_image.height,
                      st_image.get_image_data()[0]))

                # StApi IPコンバーターを使用して画像を変換
                st_image = st_converter.convert(st_image)

                # 変換後の画像データを取得
                data = st_image.get_image_data()

                # データをNumPy配列に変換
                nparr = np.frombuffer(data, np.uint8)

                # 画像を表示用に処理
                nparr = nparr.reshape(st_image.height, st_image.width)

                # 画像をリサイズして表示
                nparr = cv2.resize(nparr, None,
                                   fx=DISPLAY_RESIZE_FACTOR,
                                   fy=DISPLAY_RESIZE_FACTOR)
                cv2.imshow('image', nparr)
                cv2.waitKey(1)
            else:
                # 取得したデータに画像データが含まれていない場合
                print("Image data does not exist.")

    # カメラ側の画像取得を停止
    st_device.acquisition_stop()

    # ホスト側の画像取得を停止
    st_datastream.stop_acquisition()

except Exception as exception:
    print(exception)

主な変更点

  1. コンバーターの初期化:

    # コンバーターを初期化（モノクロ画像用）
st_converter = st.create_converter(st.EStConverterType.PixelFormat)
st_converter.destination_pixel_format = st.EStPixelFormatNamingConvention.Mono8
    • StApi IPのコンバーターを初期化し、目的のピクセルフォーマットを設定します。

  2. 画像データの変換:

    # StApi IPコンバーターを使用して画像を変換
st_image = st_converter.convert(st_image)
    • 取得した画像データをStApi IPコンバーターを使用して変換します。

まとめ

この修正により、StApi IPを使用してモノクロ8bit画像のデータを取得し、適切に変換して表示することができます。StApi IPを使用することで、変換処理が最適化され、高速かつ効率的にデータを処理できるようになります。

関連資料

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