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Python
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示例 1: 基础用法 - 单传感器同步处理
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本示例演示 OrisysSensor 的基本使用流程：
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1. 初始化传感器（视频文件或摄像头）
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2. 循环获取图像并计算形变
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3. 读取各类传感器数据
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4. 可视化显示
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适用场景：单传感器、简单应用、学习入门
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import os
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os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0" # Windows 下禁用硬件加速，避免兼容性问题
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import cv2
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import orisys
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def main():
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# 1. 初始化传感器
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# =========================================================================
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# 参数说明：
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# vid_src: 视频源，可以是文件路径（如 "./s1.mp4"）或摄像头索引（如 0）
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# isstitch: 是否启用复眼拼接模式（多单元传感器需要开启）
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# cuda: 是否使用 CUDA GPU 加速（需要 CuPy 和 CUDA 支持）
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# verbose: 是否打印详细初始化日志
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# 方式1: 从视频文件读取
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sensor = orisys.Sensor("./s1.mp4", isstitch=True, cuda=False, verbose=True)
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# 方式2: 从摄像头读取（取消注释使用）
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# sensor = orisys.Sensor(0, isstitch=True, cuda=True, verbose=True)
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print("\n按 'q' 退出程序，按 'r' 重置光流追踪器")
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# 2. 主循环：获取图像 → 计算形变 → 读取数据 → 显示
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while True:
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# 步骤 2.1: 获取并拼接图像
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sensor.get_img()
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# 步骤 2.2: 计算形变场
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sensor.compute_deformation()
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# 步骤 2.3: 读取传感器数据
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# read_info() 支持以下数据类型：
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# 向量场数据：
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# - VRAW: 原始光流场 (H, W, 2) 的 numpy 数组
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# - VNORMAL: 法向分量场
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# - VSHEAR: 切向分量场
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# 标量数据：
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# - FNORMAL: 法向力总和（正压力）
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# - FSHEARX: X方向切向力
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# - FSHEARY: Y方向切向力
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# 其他：
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# - FPS: 当前帧率
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# - TIMESTAMP: 时间戳字符串
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fps, fn, fx, fy, flow = 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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sensor.info.VRAW
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)
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# 打印力的数值
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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}")
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# 3. 可视化显示
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# 绘制光流箭头图
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# 参数说明：
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# img: 背景图像
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# flow: 光流场
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# threshold: 显示阈值（小于此值的箭头不显示）
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# grid_spacing: 箭头网格间距（像素）
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# arrow_scale: 箭头缩放比例
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arrows = orisys.util.draw_arrows(
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sensor.img.copy(), # 使用 copy() 避免修改原图
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flow,
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threshold=5,
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grid_spacing=40,
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arrow_scale=1.0
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)
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cv2.imshow("形变场 Deformation", arrows)
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# 4. 键盘控制
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key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
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if key == ord("q"):
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print("\n退出程序...")
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break
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if key == ord("r"):
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# 重置光流追踪器（当追踪漂移时使用）
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sensor.reset()
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print("光流追踪器已重置")
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# 5. 清理资源
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sensor.disconnect() # 释放视频源和相关资源
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cv2.destroyAllWindows()
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if __name__ == '__main__':
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main()
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