bluepulsar
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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 orisys 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和触碰点
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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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import os
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os.environ["OPENCV_VIDEOIO_MSMF_ENABLE_HW_TRANSFORMS"] = "0"
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import cv2
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import orisys
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import numpy as np
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def main():
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# 步骤1：创建传感器对象 (必要步骤)，config_name为配置文件名（内置配置文件名）或路径（自定义配置文件路径）
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# 方式1: 从视频文件读取
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sensor = orisys.Sensor("s1.mp4", config_name="prototype", cal_path= "./config/cal.npy", isstitch=True, cuda=True, 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, config_name="prototype", cal_path= "./config/cal.npy", 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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while True:
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# 步骤2：信息提取
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# 步骤 2.1: 获取并拼接图像 (必要步骤)
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sensor.get_img()
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print("img_size_raw:", sensor.img_size_raw)
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# 步骤 2.2: 计算形变场 (必要步骤)
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sensor.compute_deformation()
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# 步骤 2.3: 计算触碰点
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sensor.compute_contact()
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#步骤 2.4: 读取信息
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fps, flow, vnormal, img, contour, centroid, depth_map = sensor.read_info(
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sensor.info.FPS,
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sensor.info.VRAW,
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sensor.info.VNORMAL,
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sensor.info.IMG,
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sensor.info.CONTOUR,
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sensor.info.CENTROID,
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sensor.info.DEPTH
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)
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#步骤 3: 可视化显示
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# 步骤 3.1: 绘制形变场
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arrows = orisys.util.draw_arrows(
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img,
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flow,
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threshold=5,
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grid_spacing=10,
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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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# 步骤 3.2: 在图像上触碰点和区域
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image_with_foe = orisys.util.draw_contact(img, contour, centroid)
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cv2.imshow("Contact Centroid", image_with_foe)
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# 步骤 3.3: 绘制深度图
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# 归一化散度值到0-255范围（使用绝对值，然后归一化）
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div_abs = depth_map
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if div_abs.max() > div_abs.min():
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div_normalized = ((div_abs - div_abs.min()) / (div_abs.max() - div_abs.min()) * 255).astype(np.uint8)
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else:
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div_normalized = np.zeros_like(div_abs, dtype=np.uint8)
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# 应用颜色映射（使用JET：蓝色=低散度，红色=高散度）
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cv2.imshow("Depth Map", cv2.applyColorMap(div_normalized, cv2.COLORMAP_JET))
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#步骤 3.4: 打印资料
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print(f"fps: {fps}")
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#步骤 3.5: 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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# 4. 清理资源
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sensor.disconnect() # 释放视频源和相关资源
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if __name__ == '__main__':
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main()
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