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為Python Oencv可用圖像數據

系統 1709 0

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據:

            
# import the necessary packages
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
import time
import cv2
# initialize the camera and grab a reference to the raw camera capture
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
camera.hflip = True
camera.vflip = True
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))
# allow the camera to warmup
time.sleep(0.1)
# capture frames from the camera
for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):
    # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the timestamp
    # and occupied/unoccupied text
    image = frame.array
    # show the frame
    cv2.imshow("Frame", image)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    # clear the stream in preparation for the next frame
    rawCapture.truncate(0)
    # if the `q` key was pressed, break from the loop
    if key == ord("q"):
        break
          

這里簡單的講一下picamera對象的相關內容:

1、首先使用picamera模塊當中的PiCamera方法創建返回一個camera的對象:

            
camera = PiCamera()
          

2、初始化camera對象當中的相關參數:

            
camera.saturation = 80 # 設置圖像視頻的飽和度
camera.brightness = 50 # 設置圖像的亮度(50表示白平衡的狀態)
camera.shutter_speed = 6000000 # 相機快門速度
camera.iso = 800 # ISO標準實際上就是來自膠片工業的標準稱謂,ISO是衡量膠片對光線敏感程度的標準。如50 ISO, 64 ISO, 100 ISO表示在曝光感應速度上要比高數值的來得慢,高數值ISO是指超過200以上的標準,如200 ISO, 400 ISO
camera.framrate = 32 #這里可能用的Fraction是一個分數模塊來存儲分數1/6,保證分數運算的精度(記得調用模塊:from fractions import Fraction)
camera.hflip = Ture # 是否進行水平翻轉
camera.vflip = False #是否進行垂直翻轉
camera.rotation = 0 #是否對圖像進行旋轉
camera.resolution = (280,160) #設置圖像的width和height
          

ISO參數介紹:

? ?感光度,英文名稱為?International Organization for Standardization (ISO),說到相機中的ISO參數不得不提一下膠片速度(Film Speed)。膠片速度是感光膠片對光敏感度的度量。相對而言靈敏度差的膠片,對應一個低速的索引值,這樣就會需要對光進行更長的曝光來達到高靈敏膠片的效果,因此稱之為低速膠片,高靈敏的膠片稱之為高速膠片,設置的范圍ISO100到ISO28000。

ISO調節的實驗結果(測試條件:Frame_Rate=32 快門速度shutter_speed=6000000 飽和度saturation = 100 圖像亮度brightness = 50)

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第1張圖片

Shutter參數介紹:

? ? 快門,英文名稱為Shutter,快門是相機上控制感光片有效曝光時間的一種裝置??扉T的工作原理是這樣的,為了保護相機內的感光器件,不至于曝光,快門總是關閉的;拍攝時,調整好快門速度后,只要按住照相機的快門釋放鈕(也就是拍照的按鈕),在快門開啟與閉合的間隙間,讓通過攝影鏡頭的光線,使照相機內的感光片獲得正確的曝光,光穿過快門進入感光器件,寫入記憶卡??扉T速度一般的表示方法是1/100s、1/30s、2s。

Shutter調節的實驗結果(測試條件:Frame_Rate=32 ISO感光度=800 飽和度saturation = 100圖像亮度brightness = 50)

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第2張圖片

Saturation參數介紹:

? ? 所謂的飽和度,指的其實是色彩的純度,純度越高,表現越鮮明,純度較低,表現則較黯淡,色飽和度表示光線的彩色深淺度或鮮艷度,取決于彩色中的白色光含量,白光含量越高,即彩色光含量就越低,色彩飽和度即越低,反之亦然。saturation的取值范圍是 0-100之間。

Saturation調節的實驗結果(測試條件:Frame_Rate=32 快門速度shutter_speed=6000000?ISO感光度=800 圖像亮度brightness = 50)?

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第3張圖片

Brightness亮度參數介紹:

? ?色彩亮度(“Color Brightness”)的新標準將用來測量色彩的光輸出情況,評價攝像機的色彩表現,用戶可根據此標準的規格來更好地了解產品性能。?設置的范圍是0-100之間,50表示的是白平衡狀態。

Brightness調節的實驗結果(測試條件:Frame_Rate=32 ISO感光度=800 飽和度saturation = 100圖像亮度brightness = 50)

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第4張圖片

光圈參數介紹: (樹莓派相機的參數中似乎光圈的大小是固定的,不可以調節,這里列出來記錄,方便后面的使用和理解)

? ?光圈英文名稱為Aperture,光圈是一個用來控制光線透過鏡頭,進入機身內感光面的光量的裝置,它通常是在鏡頭內,光在通過鏡頭某個位置的多片金屬葉片(收攏之后)則能在鏡頭上就控制光線進入的量。我們平時所說的光圈值 F2.8、F8、F16等是光圈“系數”,是相對光圈,并非光圈的物理孔徑,與光圈的物理孔徑及鏡頭到感光器件(膠片或CCD或CMOS)的距離有關。

簡單相機的結構圖:

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第5張圖片

相關參數的設置技巧:

1、ISO感光度的設置技巧

  • 一般白天光線充足的情況ISO是100到200。
  • 在黑暗的條件下(如下雨天),ISO調到300-400,比較暗調到800,燈光非常暗(太陽下山后),調到1000以上,拍夜景(如夜間慶典、演唱會)調到1600以上。
  • ISO調到越高,拍出來的照片噪點就越多,所以ISO不是越高越好,只是在光線不足的情況下使用,并且盡可能調低ISO數值。

2、快門速度的設置技巧

  • 一般情況下,正常快門速度是在60分之一秒到80分之一秒。
  • 拍攝行人、陰天或者日落時候的運動對象快門速度1/125秒。
  • 拍攝高速運動的物體或畫面,快門速度360/1秒~600/1秒,如拍打籃球的畫面。
  • 拍攝下落的水滴需要1/1000秒。
  • 拍綢緞感的流水,或者夜景汽車燈河用慢速快門。
  • 拍運動定格用快速快門。
  • 室外光線條件好,則快門可以較快,光線暗則要放慢快門速度。
  • 快門數一般是沒用常用的,你要是想設置為默認快門,那么就是用A檔或是自動擋吧!只有這兩個檔位是默認快門數。像S檔和M檔都是可以設置快門速度的。

備注: 使用攝像頭的過程中如果遇到如下的錯誤說明已經有進程調用了Raspberry的攝像頭了,硬件已經被占用,所以不能啟動攝像頭。

使用樹莓派的攝像頭,將樹莓派自身提供的picamera的API數據轉換為Python Oencv可用圖像數據_第6張圖片 這個時候你只需要關閉對應調用攝像頭的進程,釋放攝像頭的資源就可以繼續使用了。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 未完待續~

Raspiberry Camera詳解+picamera庫+Opencv控制

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原文地址:http://www.cnblogs.com/uestc-mm/p/7606855.html


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