included low pass filter in package and add to plot_data example
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ykcheungab
+12
-12
@@ -25,7 +25,7 @@ pip install orisys-{version}-{python-version}-{python-version}-{os}_{machine}.wh
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```
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如
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```bash
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pip install orisys-0.4.2-cp310-cp310-win_amd64.whl
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pip install orisys-0.4.3-cp310-cp310-win_amd64.whl
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```
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3. **安装 CuPy（根据您的 CUDA 版本选择）：**
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@@ -63,7 +63,7 @@ print(orisys.__version__)
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### 输入参数
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* **vid_src** (`int | str`, 必填): 传感器 ID、相机编号或视频路径。默认为 `0`。
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* **config_name** (`str`，可选): 传感器配置文件名称或 `json` 文件路径，用于加载对应的参数配置；例如 `ddjx01` 或 `./config/ddjx01.json`。
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* **config_name** (`str`，可选): 传感器配置文件名称或 `json` 文件路径，用于加载对应的参数配置；例如 `box` 或 `./config/box.json`。
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* **cal_path** (`str`，可选，已弃用): 该参数仅为兼容旧代码保留，当前版本中不再使用，传入后也会被忽略。
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* **backend** (`str`，可选): 光流场解耦计算后端，默认为 `auto`，可选`cupy`,`opencl`,`cpu`。
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* **verbose** (`bool`，可选): 是否输出初始化及运行过程中的详细日志信息，默认为 `False`。
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@@ -238,7 +238,7 @@ flow = sensor.read_info(sensor.info.VRAW)
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## `orisys.finger` 手指 UV pipeline
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`examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 展示了一个更适合手指/单相机场景的高层 API：
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`examples/finger_pipeline.py` 展示了一个更适合手指/单相机场景的高层 API：
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1. 使用 `FingerRuntime.open()` 打开视频源、加载 Blender 导出的资产，并构建 UV 展开映射。
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2. 用 `grab_and_process()` 或 `read_source() + process_frame()` 获取一帧展开后的触觉图像。
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@@ -262,7 +262,7 @@ flow = sensor.read_info(sensor.info.VRAW)
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#### 输入参数
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* **export_dir** (`str`，可选): 手指导出资产目录，默认值来自 `orisys.finger.DEFAULT_FINGER_EXPORT_DIR`。目录下通常需要包含 `mesh.npz`、`camera_intrinsics.npz`、`world_to_cam.npy`。
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* **config** (`str`，可选): Orisys 配置文件名称或路径，默认 `dd02`（兼容解析到 `dd02-ov`）。
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* **config** (`str`，可选): Orisys 配置文件名称或路径，默认 `finger`。
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* **map_cache** (`str`，可选): UV 展开缓存文件路径，默认值来自 `orisys.finger.DEFAULT_FINGER_MAP_CACHE`。
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* **source_scale** (`float`，可选): 输入相机分辨率缩放比例；未提供时根据配置自动推断。
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* **calib** (`str | None`，可选): 外部相机标定文件路径；未提供时优先使用导出资产中的内参。
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@@ -282,7 +282,7 @@ flow = sensor.read_info(sensor.info.VRAW)
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from orisys.finger import FingerRuntime
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runtime = FingerRuntime.open(
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config="dd02",
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config="finger",
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video=0,
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verbose=True,
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)
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@@ -312,7 +312,7 @@ runtime = FingerRuntime.open(
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#### 描述
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对一帧原始输入执行源图预处理、UV 展开，并把展开后的结果送入内部 `TactileProcessor`。这是 `examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 中 profile 模式使用的方法。
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对一帧原始输入执行源图预处理、UV 展开，并把展开后的结果送入内部 `TactileProcessor`。这是 `examples/finger_pipeline.py` 中 profile 模式使用的方法。
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#### 输入参数
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@@ -327,7 +327,7 @@ runtime = FingerRuntime.open(
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#### 描述
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先读取一帧视频源，再调用 `process_frame()` 完成 UV 展开并推入内部触觉处理器。非 profile 模式下，`examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 使用该方法作为主循环入口。
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先读取一帧视频源，再调用 `process_frame()` 完成 UV 展开并推入内部触觉处理器。非 profile 模式下，`examples/finger_pipeline.py` 使用该方法作为主循环入口。
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#### 输入参数
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@@ -357,7 +357,7 @@ runtime = FingerRuntime.open(
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#### 描述
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先执行一次采集与 UV 展开，然后调用 `runtime.tactile.warmup()` 预热内部光流/HHD 相关缓存。`examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 在进入主循环前会先执行一次 warmup。
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先执行一次采集与 UV 展开，然后调用 `runtime.tactile.warmup()` 预热内部光流/HHD 相关缓存。`examples/finger_pipeline.py` 在进入主循环前会先执行一次 warmup。
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#### 输入参数
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@@ -386,7 +386,7 @@ runtime = FingerRuntime.open(
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* **raw_sensor**: 底层 `Sensor` 对象。
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* **info**: 与 `Sensor.info` 相同的枚举入口。
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* **img / flow / vnormal / vshear / depth_map**: 当前帧处理结果。
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* **mask_stats**: 有效 UV 区域统计信息；`examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 会读取 `mask_stats["coverage"]` 输出当前掩码覆盖率。
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* **mask_stats**: 有效 UV 区域统计信息；`examples/finger_pipeline.py` 会读取 `mask_stats["coverage"]` 输出当前掩码覆盖率。
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* **valid_mask**: 当前有效区域掩码。
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#### 说明
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@@ -395,7 +395,7 @@ runtime = FingerRuntime.open(
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### 10. 最小手指 pipeline 示例
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下面的流程与 `examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 一致：
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下面的流程与 `examples/finger_pipeline.py` 一致：
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```python
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import time
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@@ -404,7 +404,7 @@ import orisys
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from orisys.finger import FingerRuntime
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runtime = FingerRuntime.open(
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config="dd02",
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config="finger",
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video=0,
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verbose=True,
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)
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@@ -462,7 +462,7 @@ finally:
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### 11. 关于 profile 模式
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`examples/products/ory_finger/finger_pipeline.py` 中的 `--profile` / `--profile-every` 是示例脚本参数，不属于 `orisys` SDK 核心 API。本质上它只是把主循环拆成：
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`examples/finger_pipeline.py` 中的 `--profile` / `--profile-every` 是示例脚本参数，不属于 `orisys` SDK 核心 API。本质上它只是把主循环拆成：
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1. `runtime.read_source()`
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2. `runtime.process_frame(...)`
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