add multisensor

example3_two_sensor_pipeline.py

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+"""
+示例 4: 多传感器并行处理（多进程模式）
+
+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"  # Windows 兼容性设置
+
+import cv2
+import orisys
+import multiprocessing as mp
+import numpy as np
+
+
+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',
+            'config_name': "prototype"
+        },
+        {
+            'vid_src': './s1.mp4',
+            'isstitch': True,
+            'cuda': True,
+            'cal_path': './config/cal.npy',
+            'config_name': "prototype"
+        },
+    ]
+    
+    # =========================================================================
+    # 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
+    # compute_contact=True 启用接触点检测（深度图、质心、轮廓）
+    with orisys.MultiSensor(configs, compute_contact=True) as multi:
+        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']  # 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"Deformation {sid}", arrows)
+
+                    
+                if data['centroid'] is not None:
+                    # print(f"触碰点: {data['centroid']}")
+                    image_with_foe = orisys.util.draw_contact(data['img'].copy(), data['contour'], data['centroid'])
+                    cv2.imshow(f"Contact Centroid {sid}", image_with_foe)
+                
+                if data['depth_map'] is not None and data['depth_map'].size > 0:
+                    # 归一化散度值到0-255范围（使用绝对值，然后归一化）
+                    div_abs = data['depth_map']
+                    if div_abs.max() > div_abs.min():
+                        div_normalized = ((div_abs - div_abs.min()) / (div_abs.max() - div_abs.min()) * 255).astype(np.uint8)
+                    else:
+                        div_normalized = np.zeros_like(div_abs, dtype=np.uint8)
+                    cv2.imshow(f"Depth Map {sid}", cv2.applyColorMap(div_normalized, cv2.COLORMAP_JET))
+                
+            
+            # 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()