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示例 1: 基础用法 - 单传感器同步处理

本示例演示 OrisysSensor 的基本使用流程：
1. 初始化传感器（视频文件或摄像头）
2. 循环获取图像并计算形变
3. 读取各类传感器数据
4. 可视化显示

适用场景：单传感器、简单应用、学习入门
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import os
os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0"  # Windows 下禁用硬件加速，避免兼容性问题

import cv2
import orisys


def main():
    # =========================================================================
    # 1. 初始化传感器
    # =========================================================================
    # 参数说明：
    #   vid_src:  视频源，可以是文件路径（如 "./s1.mp4"）或摄像头索引（如 0）
    #   isstitch: 是否启用复眼拼接模式（多单元传感器需要开启）
    #   cuda:     是否使用 CUDA GPU 加速（需要 CuPy 和 CUDA 支持）
    #   verbose:  是否打印详细初始化日志
    
    # 方式1: 从视频文件读取
    sensor = orisys.Sensor("./s1.mp4", isstitch=True, cuda=False, verbose=True)
    
    # 方式2: 从摄像头读取（取消注释使用）
    # sensor = orisys.Sensor(0, isstitch=True, cuda=True, verbose=True)

    print("\n按 'q' 退出程序，按 'r' 重置光流追踪器")

    # =========================================================================
    # 2. 主循环：获取图像 → 计算形变 → 读取数据 → 显示
    # =========================================================================
    while True:
        # 步骤 2.1: 获取并拼接图像
        sensor.get_img()
        
        # 步骤 2.2: 计算形变场
        sensor.compute_deformation()
        
        # 步骤 2.3: 读取传感器数据
        # read_info() 支持以下数据类型：
        #   向量场数据：
        #     - VRAW:    原始光流场 (H, W, 2) 的 numpy 数组
        #     - VNORMAL: 法向分量场
        #     - VSHEAR:  切向分量场
        #   标量数据：
        #     - FNORMAL: 法向力总和（正压力）
        #     - FSHEARX: X方向切向力
        #     - FSHEARY: Y方向切向力
        #   其他：
        #     - FPS:       当前帧率
        #     - TIMESTAMP: 时间戳字符串
        fps, fn, fx, fy, flow = sensor.read_info(
            sensor.info.FPS,
            sensor.info.FNORMAL,
            sensor.info.FSHEARX,
            sensor.info.FSHEARY,
            sensor.info.VRAW
        )
        
        # 打印力的数值
        print(f"FPS: {fps:5.1f}, 法向力: {fn:8.2f}, 切向力X: {fx:8.2f}, 切向力Y: {fy:8.2f}")
        
        # =====================================================================
        # 3. 可视化显示
        # =====================================================================
        # 绘制光流箭头图
        # 参数说明：
        #   img:          背景图像
        #   flow:         光流场
        #   threshold:    显示阈值（小于此值的箭头不显示）
        #   grid_spacing: 箭头网格间距（像素）
        #   arrow_scale:  箭头缩放比例
        arrows = orisys.util.draw_arrows(
            sensor.img.copy(),  # 使用 copy() 避免修改原图
            flow,
            threshold=5,
            grid_spacing=40,
            arrow_scale=1.0
        )
        cv2.imshow("形变场 Deformation", arrows)


        # =====================================================================
        # 4. 键盘控制
        # =====================================================================
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord("q"):
            print("\n退出程序...")
            break
        if key == ord("r"):
            # 重置光流追踪器（当追踪漂移时使用）
            sensor.reset()
            print("光流追踪器已重置")
    
    # =========================================================================
    # 5. 清理资源
    # =========================================================================
    sensor.disconnect()  # 释放视频源和相关资源
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()