ykcheungab
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# orisys API 文档
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本文件提供了 `orisys` 套件的中文文档
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## 准备 Python 开发环境
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推荐下载 Anaconda，并使用Python 3.10
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```
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# 创建并激活虚拟环境
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conda create -n orisys python=3.10
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conda activate orisys
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```
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## 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN
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在官方链接下载和安装：https://developer.nvidia.com/cuda/toolkit
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或
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在Anaconda环境中安装（例子使用cuda12.9）：
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https://anaconda.org/channels/nvidia/packages/cuda/overview
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```
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conda install nvidia/label/cuda-12.9.0::cuda-toolkit nvidia::cudnn
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```
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## SDK安装方法
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1. 根据系统（win / linux）,平台(amd64, aarch64), python(如p38、p39、p310) 版本下载对应的`.whl`文件
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2. 运行pip命令安装：
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```bash
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pip install orisys-{version}-{python-version}-{python-version}-{os}_{machine}.whl
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```
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如
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```bash
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pip install orisys-0.4.1-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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**方法 1：使用 extras（推荐）**
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```bash
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# 对于 CUDA 12.x
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pip install orisys[cuda12]
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# 对于 CUDA 13.x
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pip install orisys[cuda13]
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```
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**方法 2：手动安装**
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```bash
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# 对于 CUDA 12.x
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pip install cupy-cuda12x>=12.3.0
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# 对于 CUDA 13.x
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pip install cupy-cuda13x>=13.0.0
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```
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4. 测试导入：
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```python
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import orisys
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print(orisys.__version__)
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```
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5 安装opencl（实验）:
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在不带nvidia显卡的设备，可选择通过opencl进行gpu 计算加速，需要确保opencl的库或驱动已经安装，然后在conda环境中安装依赖：
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``` bash
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pip install pyopencl
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conda install conda-forge::pyvkfft
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```
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***
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## `Sensor` 类别
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### 描述
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`orisys`套件的核心类，用于从视频文件或实时摄像头中读取传感器图像，创建一个具体的传感器对象（实例）。并完成形变、光流及力信息的计算与管理。
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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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* **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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### 返回
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* `Sensor` 实例，用于后续图像采集、形变计算和数据读取操作。
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### 示例
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```python
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# Example 1： 用相机编号创建
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from orisys import Sensor
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sensor = Sensor(0)
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# Example 2： 用视频文件创建
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sensor = Sensor("/data/data.mp4")
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```
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***
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## 2. `Sensor.get_img` 方法
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### 描述
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采集并预处理一帧图像并存到`Sensor` 类别中。
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### 返回
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* `bool`：是否成功读取图像。
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### 状态更新
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* 成功时更新`sensor`类里面的`sensor.img`。处理后的BGR格式图像(`uint8`，尺寸为json文件中`resolution_stitch`对应分辨率)。
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### 示例
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```python
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sensor.get_img()
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```
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***
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## 3. `Sensor.compute_deformation` 方法
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### 描述
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基于当前帧图像计算光流/形变向量场，并通过 HHD 分解将形变场分解为法向/切向分量，同时估计法向力、切向力与扭矩等标量输出。该方法会更新
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`sensor`的形变场与力相关状态，并返回当前帧的光流场。
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调用前置条件：需要先通过`get_img()`成功更新图像。
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### 输入参数
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* **check_motion**(`bool`，可选): 为 `True` 时先根据光流判断是否有运动，有运动才做 HHD 分解；为 `False` 时每帧都做 HHD。默认 `True`。
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* **threshold**(`float`，可选): **check_motion** 功能的阈值，默认为`6`。
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* **tail_frames** (`int`，可选): 光流变化低于阈值后继续解算多少帧，确保传感器回复，，默认为 `10`.
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### 返回
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* `bool`：是否接触到物体，如果**check_motion**为`False`时返回`None`。
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### 示例
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```python
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sensor.get_img()
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is_touched = sensor.compute_deformation(check_motion=True, threshold=6)
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# 步骤 2.3: 计算触碰点
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if is_touched:
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sensor.compute_contact()
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```
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## 4. `Sensor.compute_contact` 方法
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### 描述
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基于已计算的法向形变场进行接触区域分析，输出接触质心与轮廓等信息，并生成接触深度图，默认配置在`json`文件中，可按需调节。
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调用前置条件：需先执行`compute_deformation()`。
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### 返回
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`dict`为接触分析结果字典，至少包含以下键：
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* **expansion_mask**: 扩张区域掩码（`np.ndarray`）。
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* **contraction_mask**: 收缩区域掩码（`np.ndarray`）。
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* **divergence_map**: 散度图（`np.ndarray`）。
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* **centroid**: 质心坐标（单点模式为 `(x, y)`；多点模式为列表）。
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* **centroid_found**: 是否检测到接触区域（`bool`）。
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* **contour**: 最大轮廓或轮廓列表（可选字段，存在时返回）。
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### 状态更新
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* **sensor.centroid**: 接触质心（单点为 `(x, y)`，多点为列表）。
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* **sensor.centroid_found**: 是否找到质心（`bool`）。
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### 示例
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```python
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sensor.compute_contact()
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centroid, contour, depth = sensor.read_info(
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sensor.info.CENTROID,
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sensor.info.CONTOUR,
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sensor.info.DEPTH,
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)
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```
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## 4. `Sensor.read_info` 方法
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### 描述
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按指定的信息类型（`sensor.info`枚举值）批量读取传感器状态数据，并按传入顺序返回对应值的元组。
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该方法通常用于在完成形变计算后，读取光流场、分量场、力、帧率等信息。
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### 输入参数
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* **args**: 任意数量的 `Sensor.info` 枚举，用于指定需要获取的数据类型。支持的枚举值及对应数据如下：
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### 支持的枚 info keys：
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向量/图像类
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* VRAW: 原始光流场, `np.ndarray`，shape=(H, W, 2)
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* VNORMAL: 法向光流场, `np.ndarray`，shape=(H, W, 2)
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* VSHEAR: 切向光流场, `np.ndarray`，shape=(H, W,2)
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* DEPTH: 深度场（可选）, 未启用/未生成时返回空数组`np.array([])`。
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标量类
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* FNORMAL: 法向力，`float`。
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* FSHEARX: X切向力，`float`。
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* FSHEARY: Y切向力，`float`。
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* FPS: 输出帧率，`float`。
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* CENTROID： 触碰点的坐标，(x, y)。
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* CONTOUR： 触碰区域轮廓，`np.ndarray`, shape=(H, W), 未生成时返回`np.empty`
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时间戳
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* TIMESTAMP: 时间戳字符串（HH:MM:SS），`str`。
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注：H/W 由当前`json`文件中的`resolution_stitch`配置分辨率决定。
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### 返回
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`Tuple`
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按传入的 `sensor.info` 参数顺序返回一个元组，
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返回值数量与有效参数数量一致。
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- 向量/图像类数据：`np.ndarray`
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- 若当前流程中尚未生成该数据，返回空数组
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- 标量类数据：`float`
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- 时间戳：`str`（`TIMESTAMP`，格式为 `HH:MM:SS`）
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### 示例
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```python
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# Example 1：读取标量数据
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fps, fn, fx, fy = sensor.read_info(
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sensor.info.FPS,
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sensor.info.FNORMAL,
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sensor.info.FSHEARX,
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sensor.info.FSHEARY,
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)
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# Example 2： 读取单个向量场（注意解包方式）
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flow = sensor.read_info(sensor.info.VRAW)
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```
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***
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## 5. `Sensor.disconnect` 方法
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### 描述
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释放传感器相关资源并停止后台异步线程。 调用后将关闭视频/摄像头输入源，并销毁所有 OpenCV 窗口。
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建议在程序退出前调用以确保资源被正确释放。
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## `orisys.finger` 指纹 UV pipeline
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`examples/finger_pipeline.py` 展示了一个更适合指纹/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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3. 通过 `runtime.tactile`（`TactileProcessor`）调用 `compute_deformation()`、`compute_contact()`、`read_info()`。
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4. 退出前调用 `runtime.close()` 释放视频源和内部 `Sensor` 资源。
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相比直接使用 `Sensor`，`FingerRuntime` 已封装了视频读取、相机尺寸设置、UV 展开和有效区域掩码传递，更适合作为指纹 2D/3D 示例与上层应用的入口。
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### 1. `FingerRuntime.open` 方法
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#### 描述
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创建一个可复用的指纹 UV runtime。该方法会完成以下初始化：
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- 解析 `export_dir` 下的 `mesh.npz`、`camera_intrinsics.npz`、`world_to_cam.npy`
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- 根据配置和标定信息构建/加载 `unroll_map_uv.npz`
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- 打开相机或视频文件
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- 创建内部 `Sensor("external", ...)`
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- 创建 `UVUnrollFrameProcessor` 与 `TactileProcessor`
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#### 输入参数
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* **export_dir** (`str`，可选): 指纹导出资产目录，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 配置文件路径，默认 `./config/dd02-ov.json`。
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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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* **video** (`int | str`，可选): 相机编号、数字字符串或视频路径，默认 `0`。
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* **camera_id** (`int | None`，可选): `video` 的别名；若提供则优先使用。
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* **flip_source_vertical** (`bool`，可选): 是否在 UV 展开前垂直翻转输入源，默认 `True`。
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* **verbose** (`bool`，可选): 是否输出初始化日志。
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* **mirror** (`bool`，可选): 是否对内部触觉图再做镜像，默认 `False`。
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#### 返回
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* `FingerRuntime` 实例。
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#### 示例
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```python
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from orisys.finger import FingerRuntime
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runtime = FingerRuntime.open(
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config="./config/dd02-ov.json",
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video=0,
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verbose=True,
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)
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```
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### 2. `FingerRuntime` 常用属性
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* **runtime.geometry**: `FingerGeometry`，包含输入/输出分辨率、导出资产路径、相机内参、缓存路径等一次性初始化结果。
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* **runtime.domain**: UV 展开域对象，内部包含 remap、valid mask 以及可选 surface 数据。
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* **runtime.tactile**: `TactileProcessor`，用于执行形变、接触和数据读取。
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* **runtime.capture**: OpenCV `VideoCapture` 对象。
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* **runtime.valid_mask**: 当前 UV 域有效像素掩码。
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### 3. `FingerRuntime.read_source` 方法
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#### 描述
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仅读取一帧原始视频源，等价于对内部 `cv2.VideoCapture` 调用 `read()`。适合需要把采集和 UV 展开分别计时的场景。
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#### 返回
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* `(ok, frame)`:
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* **ok** (`bool`): 是否成功读取。
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* **frame** (`np.ndarray | None`): 原始 BGR 帧。
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### 4. `FingerRuntime.process_frame` 方法
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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/finger_pipeline.py` 中 profile 模式使用的方法。
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#### 输入参数
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* **frame** (`np.ndarray`，必填): 原始输入帧。
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* **color** (`bool`，可选): 为 `False` 时走灰度展开流程；为 `True` 时保留 BGR 颜色展开。默认 `False`。
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#### 返回
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* `np.ndarray`: 展开后的触觉图像。`color=False` 时通常为单通道灰度图；`color=True` 时为 BGR 图。
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### 5. `FingerRuntime.grab_and_process` 方法
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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/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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* **color** (`bool`，可选): 是否保留颜色，默认 `False`。
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#### 返回
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* `(ok, unrolled)`:
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* **ok** (`bool`): 是否成功读取并处理。
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* **unrolled** (`np.ndarray | None`): 展开后的触觉图像。
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### 6. `FingerRuntime.get_img` 方法
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#### 描述
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`Sensor.get_img()` 风格的别名：内部执行一次采集和 UV 展开，并在成功时返回当前展开图，否则返回 `None`。
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#### 输入参数
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* **color** (`bool`，可选): 是否保留颜色，默认 `False`。
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#### 返回
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* `np.ndarray | None`
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### 7. `FingerRuntime.warmup` 方法
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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/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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* **color** (`bool`，可选): 是否保留颜色，默认 `False`。
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#### 返回
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* `(ok, unrolled)`:
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* **ok** (`bool`): 是否成功完成 warmup 前的采集。
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||
* **unrolled** (`np.ndarray | None`): warmup 时得到的展开图。
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### 8. `FingerRuntime.close` 方法
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||
#### 描述
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释放内部 `VideoCapture` 并调用 `runtime.tactile.disconnect()` 清理 `Sensor` 资源。程序退出前应调用。
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### 9. `TactileProcessor` 类别
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#### 描述
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`TactileProcessor` 是对内部 `Sensor("external", ...)` 的窄封装。它保留了 `compute_deformation()`、`compute_contact()`、`read_info()`、`reset()` 等常用接口，同时屏蔽了视频采集与 UV 展开细节。
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#### 常用属性
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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/finger_pipeline.py` 会读取 `mask_stats["coverage"]` 输出当前掩码覆盖率。
|
||
* **valid_mask**: 当前有效区域掩码。
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||
#### 说明
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除 `push_frame()` / `warmup()` 之外，`TactileProcessor` 的 `compute_deformation()`、`compute_contact()`、`read_info()`、`reset()` 调用方式与 `Sensor` 基本一致，因此可直接复用前文 `Sensor` 章节中的参数说明。
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### 10. 最小指纹 pipeline 示例
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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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import cv2
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import orisys
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from orisys.finger import FingerRuntime
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||
runtime = FingerRuntime.open(
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||
config="./config/dd02-ov.json",
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||
video=0,
|
||
verbose=True,
|
||
)
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||
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||
runtime.warmup(color=False)
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||
tactile = runtime.tactile
|
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||
try:
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||
while True:
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ok, unrolled = runtime.grab_and_process(color=False)
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||
if not ok:
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||
break
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||
|
||
tactile.compute_deformation(check_motion=True, threshold=0)
|
||
tactile.compute_contact()
|
||
|
||
fps, flow, vnormal, img, contour, centroid, depth_map, fnormal, fshearx, fsheary = tactile.read_info(
|
||
tactile.info.FPS,
|
||
tactile.info.VRAW,
|
||
tactile.info.VNORMAL,
|
||
tactile.info.IMG,
|
||
tactile.info.CONTOUR,
|
||
tactile.info.CENTROID,
|
||
tactile.info.DEPTH,
|
||
tactile.info.FNORMAL,
|
||
tactile.info.FSHEARX,
|
||
tactile.info.FSHEARY,
|
||
)
|
||
|
||
arrows = orisys.util.draw_arrows(
|
||
unrolled,
|
||
flow,
|
||
threshold=0.4,
|
||
grid_spacing=10,
|
||
arrow_scale=1.0,
|
||
)
|
||
cv2.imshow("UV Unrolled", arrows)
|
||
|
||
print(
|
||
f"FPS={fps:.2f} normal={fnormal:.2f} "
|
||
f"shear=({fshearx:.2f}, {fsheary:.2f}) "
|
||
f"mask={tactile.mask_stats['coverage']:.2f}",
|
||
end="\r",
|
||
)
|
||
|
||
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
|
||
if key == ord("q"):
|
||
break
|
||
if key == ord("r"):
|
||
tactile.reset()
|
||
finally:
|
||
runtime.close()
|
||
cv2.destroyAllWindows()
|
||
```
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||
### 11. 关于 profile 模式
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||
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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()`
|
||
2. `runtime.process_frame(...)`
|
||
3. `tactile.compute_deformation(...)`
|
||
4. `tactile.compute_contact()`
|
||
5. `tactile.read_info(...)`
|
||
|
||
并对各阶段做耗时统计。因此在业务代码中，也可以按同样方式自行插入计时逻辑。
|
||
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||
# 可视化相关
|
||
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||
## 1. `util.draw_arrows` 方法
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||
|
||
### 输入参数
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||
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* **frame**：背景图像
|
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* **optical_flow**：光流场
|
||
* **threshold**：光流箭头显示阈值
|
||
* **grid_spacing**：光流箭头间距（pixel）
|
||
* **arrow_scale**：箭头大小
|
||
* **margin**：箭头最大长度/间距的比例
|
||
* **colormap**：色图，如`cv2.COLORMAP_JET`
|
||
* **below_threshold_color**：RGB格式的`uint8`颜色，如(0, 0, 255)
|
||
* **edge_margin**: 不显示箭头边距（pixel）
|
||
|
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### 返回
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`np.ndarray` ：箭头光流可视化图像
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## 2. `util.draw_contact` 方法
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### 输入参数
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* **image**：背景图像
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* **contour**：轮廓
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* **centroid**：触碰点
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* **point_color**：触碰点的颜色 (BGR)
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* **region_color**：轮廓的颜色 (BGR)
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### 返回
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`np.ndarray` ：箭头光流可视化图像
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***
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# 配置标定相关
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## 1. `list_config` 方法
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### 描述
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列出内置传感器配置参数字典。
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### 返回
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* `list`: 内置传感器配置参数字典的名字列表。
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## 2. `export_config` 方法
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### 描述
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导出当前传感器实例使用的配置参数字典。
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### 输入参数
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* **config_name**: 需要导出的配置参数字典名字，`str`
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* **path**: 导出的路径，默认`"./config/exported_config.json"`
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### 返回
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* `dict`: 导出的配置参数字典。
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### 保存
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* 导出内置的`config_name`配置参数字典至`path`
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## 常见问题解答 (FAQ)
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### Q1:为什么必须先调用`get_img()`，再调用`compute_deformation()`？
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A：`compute_deformation()`依赖最近一次获取并拼接的图像数据进行形变与力计算。
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在调用该方法前，必须先通过`get_img()`更新当前帧图像，否则无法进行有效计算。
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### Q2:为什么调用了`read_info()`，但读到的数据是空的？
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A：`read_info()`仅用于读取当前已计算的数据状态，不会触发任何计算。
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部分字段依赖特定计算步骤生成，例如：
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* `VRAW / VNORMAL / VSHEAR`依赖`compute_deformation()`；
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* `DEPTH / CENTROID / CONTOUR`依赖`compute_contact()`。
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### Q3:`compute_contact()`为一定要调用吗？什么时候需要？
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A：当需要接触相关信息（如接触质心、轮廓或深度/散度图）时，必须调用`compute_contact()`。
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若仅关注形变场或力信息（如光流、法向力、切向力），则无需调用该方法。
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### Q4:`read_info()`的返回值顺序是如何确定的？
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A：`read_info()`按传入的`sensor.info`参数顺序返回一个元组。
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返回值顺序与参数顺序一一对应，与内部存储顺序无关。
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### Q5:如果没有标定文件，或拼接结果不正确，会发生什么？
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A：若未指定或未找到标定文件，系统会在需要时创建新的拼接标定数据并保存到默认路径。
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拼接结果异常通常与标定数据、拼接配置或输入图像质量有关，建议重新生成拼接标定并检查配置参数。
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### Q6: 运行报错：“AttributeError: 'Stitcher' object has no attribute 'pos_default'”
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A: 请检查视频源的编号是否正确，以及是否能正常打开视频源。在linux 使用`v4l2-ctl --list-devices` 或 Windows使用`Get-PnpDevice -PresentOnly | Where-Object { $_.Class -match '^Camera' }` 列出摄像头设备。 |