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コードの全体説明

このコードは、カメラから取得した画像データを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：

StApiの初期化
カメラへの接続
コールバック関数を用いた画像データの取得
取得した画像データをOpenCVで処理し表示

クラス `CMyCallback` の定義とメソッド

class CMyCallback:
    """
    Class that contains a callback function.
    """

    def __init__(self):
        self._image = None
        self._lock = threading.Lock()

    @property
    def image(self):
        duplicate = None
        self._lock.acquire()
        if self._image is not None:
            duplicate = self._image.copy()
        self._lock.release()
        return duplicate

    def datastream_callback(self, handle=None, context=None):
        """
        Callback to handle events from DataStream.

        :param handle: handle that trigger the callback.
        :param context: user data passed on during callback registration.
        """
        st_datastream = handle.module
        if st_datastream:
            with st_datastream.retrieve_buffer() as st_buffer:
                if st_buffer.info.is_image_present:
                    st_image = st_buffer.get_image()

                    pixel_format = st_image.pixel_format
                    pixel_format_info = st.get_pixel_format_info(pixel_format)

                    if not(pixel_format_info.is_mono or pixel_format_info.is_bayer):
                        return

                    data = st_image.get_image_data()

                    if pixel_format_info.each_component_total_bit_count > 8:
                        nparr = np.frombuffer(data, np.uint16)
                        division = pow(2, pixel_format_info.each_component_valid_bit_count - 8)
                        nparr = (nparr / division).astype('uint8')
                    else:
                        nparr = np.frombuffer(data, np.uint8)

                    nparr = nparr.reshape(st_image.height, st_image.width, 1)

                    if pixel_format_info.is_bayer:
                        bayer_type = pixel_format_info.get_pixel_color_filter()
                        if bayer_type == st.EStPixelColorFilter.BayerRG:
                            nparr = cv2.cvtColor(nparr, cv2.COLOR_BAYER_RG2RGB)
                        elif bayer_type == st.EStPixelColorFilter.BayerGR:
                            nparr = cv2.cvtColor(nparr, cv2.COLOR_BAYER_GR2RGB)
                        elif bayer_type == st.EStPixelColorFilter.BayerGB:
                            nparr = cv2.cvtColor(nparr, cv2.COLOR_BAYER_GB2RGB)
                        elif bayer_type == st.EStPixelColorFilter.BayerBG:
                            nparr = cv2.cvtColor(nparr, cv2.COLOR_BAYER_BG2RGB)

                    nparr = cv2.resize(nparr, None, fx=DISPLAY_RESIZE_FACTOR, fy=DISPLAY_RESIZE_FACTOR)
                    self._lock.acquire()
                    self._image = nparr
                    self._lock.release()

クラス `CMyCallback`

このクラスは、画像データを取得して処理するためのコールバック関数を含みます。
属性とメソッド:
- __init__: インスタンス変数 _image とスレッドロック _lock を初期化します。
- image: スレッドセーフに _image のコピーを返すプロパティ。
- datastream_callback: 画像データを取得して処理するコールバック関数。

メイン部分

if __name__ == "__main__":
    my_callback = CMyCallback()
    cb_func = my_callback.datastream_callback
    try:
        st.initialize()
        st_system = st.create_system()
        st_device = st_system.create_first_device()
        print('Device=', st_device.info.display_name)
        st_datastream = st_device.create_datastream()

        callback = st_datastream.register_callback(cb_func)

        st_datastream.start_acquisition()
        st_device.acquisition_start()

        print("To terminate, focus on the OpenCV window and press any key.")
        while True:
            output_image = my_callback.image
            if output_image is not None:
                cv2.imshow('image', output_image)
            key_input = cv2.waitKey(1)
            if key_input != -1:
                break

        st_device.acquisition_stop()
        st_datastream.stop_acquisition()

    except Exception as exception:
        print(exception)

メイン処理

コールバッククラスのインスタンス作成:

my_callback = CMyCallback()
cb_func = my_callback.datastream_callback

StApiの初期化と接続:

st.initialize()
st_system = st.create_system()
st_device = st_system.create_first_device()
print('Device=', st_device.info.display_name)

データストリームの作成とコールバック登録:

st_datastream = st_device.create_datastream()
callback = st_datastream.register_callback(cb_func)

画像取得の開始と表示:

st_datastream.start_acquisition()
st_device.acquisition_start()

print("To terminate, focus on the OpenCV window and press any key.")
while True:
    output_image = my_callback.image
    if output_image is not None:
        cv2.imshow('image', output_image)
    key_input = cv2.waitKey(1)
    if key_input != -1:
        break

画像取得の停止:

st_device.acquisition_stop()
st_datastream.stop_acquisition()

OpenCVを利用した理由とメリット

理由

画像処理の強力なツール:
- OpenCVは画像処理のための豊富な関数を提供しており、画像の変換や表示を簡単に行うことができます。
リアルタイム処理:
- 高速な画像処理が可能で、リアルタイムでの画像表示や解析に適しています。
広範なサポート:
- OpenCVは多くのプラットフォームとプログラミング言語をサポートしており、他のシステムやライブラリと容易に統合できます。

メリット

簡単な実装:
- OpenCVの関数を使用することで、複雑な画像処理を簡単に実装できます。
効率的な処理:
- OpenCVはC++で実装されており、効率的に画像処理を行うことができます。
豊富な機能:
- OpenCVには画像の読み込み、書き込み、表示、変換、フィルタリングなどの豊富な機能があり、開発者はこれらを利用して迅速にアプリケーションを開発できます。

このコードでは、OpenCVを活用することで、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。

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