моя контактная информация
Почтамезофия@protonmail.com
2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Камеры со структурированным светом Mech Mind, особенно серия Mech-Eye, представляют собой высокоточные 3D-камеры промышленного уровня, которые широко используются в промышленной автоматизации, навигации роботов, контроле качества и других областях. Ниже приводится подробный анализ камеры со структурированным светом Mech Mind:
Камеры со структурированным светом Mech Mind, такие как Mech-Eye PRO, используют технологию высокоскоростного структурированного света, чтобы обеспечить превосходную устойчивость к окружающему свету, сохраняя при этом высокую точность и скорость. Эти камеры обычно содержат богатые модули алгоритмов машинного зрения и могут применяться во многих типичных практических сценариях, таких как загрузка и выгрузка производственных заготовок, высокоточное позиционирование, сборка, затяжка винтов и академические исследования.
Камера со структурированным светом Mech Mind в основном использует принцип проекции структурированного света. Они проецируют определенные узоры (например, структурированный свет, генерируемый лазерами) на фотографируемый объект, а контур и форма объекта фиксируются камерой. Эта технология позволяет точно рассчитать положение и форму объекта, анализируя отражение и преломление света на объекте.
Камеры со структурированным светом Mech Mind широко используются в автомобилях, авиации, производстве пресс-форм, промышленной автоматизации и других областях. В автомобильной сфере они могут быстро и точно получать информацию о форме поверхности кузова автомобиля; в авиационной сфере они могут получать трехмерную информацию о форме самолета, обеспечивая точную поддержку данных для проектирования и производства самолета. .
Камеры со структурированным светом Mech Mind играют важную роль в таких областях, как промышленная автоматизация и навигация роботов, благодаря их высокой точности, высокой скорости, большому полю обзора, большой глубине резкости, сильной устойчивости к окружающему свету, а также стабильности и надежности. Ожидается, что благодаря постоянному развитию технологий и постоянному расширению сценариев применения камеры со структурированным светом Mech Mind продемонстрируют свою уникальную ценность во многих областях.
Создайте виртуальную среду
Загрузите пакет opencv-python
Загрузите пакет захвата камеры Mecamander
- pip install MechEyeAPI
- pip install python-opencv
Подключить камеру
- def ConnectCamera(self):
- camera_infos = Camera.discover_cameras()
- if len(camera_infos) != 1:
- print("相机连接出现异常,检查网线")
- return
- error_status = self.camera.connect(camera_infos[0])
- if not error_status.is_ok():
- show_error(error_status)
- return
Отключить камеру
- def DisConnectCamera(self):
- self.camera.disconnect()
- print("Disconnected from the camera successfully.")
Собирайте 2D- и 3D-изображения.
- def connect_and_capture(self):
-
- # Obtain the 2D image resolution and the depth map resolution of the camera.
- resolution = CameraResolutions()
- show_error(self.camera.get_camera_resolutions(resolution))
- print_camera_resolution(resolution)
-
- time1 = time.time()
- # Obtain the 2D image.
- frame2d = Frame2D()
- show_error(self.camera.capture_2d(frame2d))
- row, col = 222, 222
- color_map = frame2d.get_color_image()
- print("The size of the 2D image is {} (width) * {} (height).".format(
- color_map.width(), color_map.height()))
- rgb = color_map[row * color_map.width() + col]
- print("The RGB values of the pixel at ({},{}) is R:{},G:{},B{}n".
- format(row, col, rgb.b, rgb.g, rgb.r))
-
- Image2d = color_map.data()
-
- time2 = time.time()
- print('grab 2d image : '+str((time2-time1)*1000)+'ms')
-
-
- # if not confirm_capture_3d():
- # return
-
- # Obtain the depth map.
- frame3d = Frame3D()
- show_error(self.camera.capture_3d(frame3d))
- depth_map = frame3d.get_depth_map()
- print("The size of the depth map is {} (width) * {} (height).".format(
- depth_map.width(), depth_map.height()))
- depth = depth_map[row * depth_map.width() + col]
- print("The depth value of the pixel at ({},{}) is depth :{}mmn".
- format(row, col, depth.z))
- Image3d = depth_map.data()
- time3 = time.time()
- print('grab depth image : '+str((time3-time2)*1000)+'ms')
-
-
- return Image2d,Image3d
- # Obtain the point cloud.
- # point_cloud = frame3d.get_untextured_point_cloud()
- # print("The size of the point cloud is {} (width) * {} (height).".format(
- # point_cloud.width(), point_cloud.height()))
- # point_xyz = point_cloud[row * depth_map.width() + col]
- # print("The coordinates of the point corresponding to the pixel at ({},{}) is X: {}mm , Y: {}mm, Z: {}mmn".
- # format(row, col, point_xyz.x, point_xyz.y, point_xyz.z))
- # With this sample, you can connect to a camera and obtain the 2D image, depth map, and point cloud data.
- import time
-
- from mecheye.shared import *
- from mecheye.area_scan_3d_camera import *
- from mecheye.area_scan_3d_camera_utils import *
- import cv2
-
-
- class ConnectAndCaptureImages(object):
- def __init__(self):
- self.camera = Camera()
-
- def connect_and_capture(self):
-
- # Obtain the 2D image resolution and the depth map resolution of the camera.
- resolution = CameraResolutions()
- show_error(self.camera.get_camera_resolutions(resolution))
- print_camera_resolution(resolution)
-
- time1 = time.time()
- # Obtain the 2D image.
- frame2d = Frame2D()
- show_error(self.camera.capture_2d(frame2d))
- row, col = 222, 222
- color_map = frame2d.get_color_image()
- print("The size of the 2D image is {} (width) * {} (height).".format(
- color_map.width(), color_map.height()))
- rgb = color_map[row * color_map.width() + col]
- print("The RGB values of the pixel at ({},{}) is R:{},G:{},B{}n".
- format(row, col, rgb.b, rgb.g, rgb.r))
-
- Image2d = color_map.data()
-
- time2 = time.time()
- print('grab 2d image : '+str((time2-time1)*1000)+'ms')
-
-
- # if not confirm_capture_3d():
- # return
-
- # Obtain the depth map.
- frame3d = Frame3D()
- show_error(self.camera.capture_3d(frame3d))
- depth_map = frame3d.get_depth_map()
- print("The size of the depth map is {} (width) * {} (height).".format(
- depth_map.width(), depth_map.height()))
- depth = depth_map[row * depth_map.width() + col]
- print("The depth value of the pixel at ({},{}) is depth :{}mmn".
- format(row, col, depth.z))
- Image3d = depth_map.data()
- time3 = time.time()
- print('grab depth image : '+str((time3-time2)*1000)+'ms')
-
-
- return Image2d,Image3d
- # Obtain the point cloud.
- # point_cloud = frame3d.get_untextured_point_cloud()
- # print("The size of the point cloud is {} (width) * {} (height).".format(
- # point_cloud.width(), point_cloud.height()))
- # point_xyz = point_cloud[row * depth_map.width() + col]
- # print("The coordinates of the point corresponding to the pixel at ({},{}) is X: {}mm , Y: {}mm, Z: {}mmn".
- # format(row, col, point_xyz.x, point_xyz.y, point_xyz.z))
-
- def main(self):
- # List all available cameras and connect to a camera by the displayed index.
- if find_and_connect(self.camera):
- d2,d3 = self.connect_and_capture()
- self.camera.disconnect()
- print("Disconnected from the camera successfully.")
- return d2,d3
-
- def GrabImages(self):
- d2, d3 = self.connect_and_capture()
- return d2, d3
-
- def ConnectCamera(self):
- camera_infos = Camera.discover_cameras()
- if len(camera_infos) != 1:
- print("相机连接出现异常,检查网线")
- return
- error_status = self.camera.connect(camera_infos[0])
- if not error_status.is_ok():
- show_error(error_status)
- return
- def DisConnectCamera(self):
- self.camera.disconnect()
- print("Disconnected from the camera successfully.")
-
-
-
-
-
- if __name__ == '__main__':
-
- #pip install MechEyeAPI
-
- print('初始化相机对象')
- MechMindGraber = ConnectAndCaptureImages()
- # d2,d3 = a.main()
- print('连接相机')
- MechMindGraber.ConnectCamera()
-
- for i in range(60):
- print(str(i)+'rn')
- print('采集亮度图和深度图')
- d2,d3 = MechMindGraber.GrabImages()
-
-
- cv2.imshow('1',d2)
- cv2.waitKey()
- cv2.imshow('1', d3)
- cv2.waitKey()
- print('断开连接')
- MechMindGraber.DisConnectCamera()