update comment

example4_multiple_sensor.py

@@ -1,11 +1,26 @@
 """
-Example 4: Multi-Sensor with Multiprocessing
+示例 4: 多传感器并行处理（多进程模式）
 
-Each sensor runs in its own process with independent CUDA context.
+本示例演示如何同时运行多个传感器：
+- 每个传感器运行在独立的进程中
+- 每个进程拥有独立的 CUDA 上下文
+- 使用 MultiSensor 类简化多传感器管理
+
+架构说明：
+    进程 1 (传感器 0):  采集 → 光流 → HHD → 队列
+    进程 2 (传感器 1):  采集 → 光流 → HHD → 队列
+                                              ↓
+    主进程:            显示 ← ───────────────┘
+
+适用场景：多指触觉传感器、多视角采集、需要 GPU 加速的多路处理
+
+注意事项：
+- Windows 下必须在 if __name__ == '__main__' 中调用 mp.freeze_support()
+- 每个传感器进程会占用独立的 GPU 显存
 """
 
 import os
-os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0"
+os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0"  # Windows 兼容性设置
 
 import cv2
 import orisys
@@ -13,33 +28,79 @@ import multiprocessing as mp
 
 
 def main():
+    # =========================================================================
+    # 1. 配置多个传感器
+    # =========================================================================
+    # 每个传感器的配置是一个字典，包含：
+    #   vid_src:  视频源（文件路径或摄像头索引）
+    #   isstitch: 是否启用拼接模式
+    #   cuda:     是否使用 GPU 加速
+    #   cal_path: 标定文件路径
     configs = [
-        {'vid_src': './s1.mp4', 'isstitch': True, 'cuda': True, 'cal_path': './config/cal.npy'},
-        {'vid_src': './s1_copy.mp4', 'isstitch': True, 'cuda': True, 'cal_path': './config/cal.npy'},
+        {
+            'vid_src': './s1.mp4',
+            'isstitch': True,
+            'cuda': True,
+            'cal_path': './config/cal.npy'
+        },
+        {
+            'vid_src': './s1_copy.mp4',
+            'isstitch': True,
+            'cuda': True,
+            'cal_path': './config/cal.npy'
+        },
     ]
     
+    # =========================================================================
+    # 2. 使用上下文管理器启动多传感器
+    # =========================================================================
+    # MultiSensor 会自动：
+    #   - 为每个配置创建独立的子进程
+    #   - 在子进程中初始化 Sensor 实例
+    #   - 持续采集和处理数据
+    #   - 通过队列将结果传回主进程
     with orisys.MultiSensor(configs) as multi:
-        print("\nPress 'q' to quit")
+        print("\n多传感器已启动，按 'q' 退出")
         
+        # =====================================================================
+        # 3. 迭代获取所有传感器的数据
+        # =====================================================================
+        # multi 是可迭代的，每次迭代返回所有传感器的最新数据列表
+        # all_data = [data_sensor_0, data_sensor_1, ...]
         for all_data in multi:
+            # 过滤掉 None（某些传感器可能暂时没有新数据）
             for data in [d for d in all_data if d]:
-                sid = data['sensor_id']
-                print(f"Sensor {sid}: FPS={data['fps']:5.1f}, Fn={data['fnormal']:8.2f}")
+                sid = data['sensor_id']  # 传感器编号
                 
+                # 打印传感器状态
+                print(f"传感器 {sid}: FPS={data['fps']:5.1f}, 法向力={data['fnormal']:8.2f}")
+                
+                # 显示形变箭头图
                 if data['img'] is not None and data['flow'] is not None:
-                    arrows = orisys.util.draw_arrows(data['img'].copy(), data['flow'], threshold=5)
-                    cv2.imshow(f"Sensor {sid}", arrows)
+                    arrows = orisys.util.draw_arrows(
+                        data['img'].copy(),
+                        data['flow'],
+                        threshold=5
+                    )
+                    cv2.imshow(f"传感器 {sid} - 形变", arrows)
                 
+                # 显示深度图
                 if data['depth'] is not None:
-                    cv2.imshow(f"Sensor {sid} - Depth", 
-                               cv2.applyColorMap((data['depth'] * 255).astype('uint8'), cv2.COLORMAP_HOT))
+                    depth_img = cv2.applyColorMap(
+                        (data['depth'] * 255).astype('uint8'),
+                        cv2.COLORMAP_HOT
+                    )
+                    cv2.imshow(f"传感器 {sid} - 深度", depth_img)
             
+            # 检查退出键
             if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                 break
     
+    # 上下文管理器退出时自动停止所有子进程
     cv2.destroyAllWindows()
 
 
 if __name__ == '__main__':
+    # Windows 下多进程必需的初始化
     mp.freeze_support()
     main()