Baumer工业相机

Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。
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Baumer工业相机通过使用BGAPI SDK进行开发时，可以联合OpenCVSharp实现图像的拼接和保存。

Baumer工业相机SDK联合OpenCVSharp的技术背景

Baumer工业相机SDK是一种软件开发工具包，用于与工业相机通信和图像采集。这些SDK通常包含驱动程序和API，可以让开发人员使用多个编程语言（例如C++、C#、Python）编写应用程序。它们也提供了许多图像参数和相机参数的控制选项，以便满足各种应用需求。

OpenCVSharp是OpenCV在C#中的封装，是一种流行且广泛使用的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，例如图像过滤、特征提取、目标检测等。OpenCVSharp可以与工业相机SDK集成，以便对从相机采集的图像进行处理和分析。

联合使用工业相机SDK和OpenCVSharp，开发人员可以实现更高级别的图像处理和视觉分析应用。例如，他们可以使用工业相机SDK实现图像采集和实时显示，然后使用OpenCVSharp进行图像处理和物体检测。他们还可以使用OpenCVSharp的计算机视觉算法来实现特定应用，例如质量控制、机器人视觉导航和自动识别等。
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这里主要描述如何在C#的平台下实现通过BGAPI SDK和OpenCV进行图像转换的核心代码，本文的回调函数将实现拼接四张图像并进行显示的功能。

代码分析

本文介绍使用BGAPI SDK对Baumer的JPEG工业相机进行开发时，使用通过BGAPI SDK和OpenCVSharp进行图像拼接并显示图像的功能

第一步：先引用对应的OpenCV的类文件

C#环境下核心代码如下所示：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using BGAPI2;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.IO;
using CSCameraDemo.Properties;
using System.Globalization;
using WindowsFormsApplication1;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading;
using System.Drawing.Imaging;using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;

第二步：在回调函数里进行Buffer图像转换并进行拼接

后续进行图像转换为OpenCV库的Mat图像并进行拼接和显示的核心代码，如下所示：

void mDataStream_NewBufferEvent(object sender, BGAPI2.Events.NewBufferEventArgs mDSEvent)
{try{BGAPI2.Buffer mBufferFilled = null;              mBufferFilled = mDSEvent.BufferObj;if (mBufferFilled == null){MessageBox.Show("Error: Buffer Timeout after 1000 ms!");}else if (mBufferFilled.IsIncomplete == true){//MessageBox.Show("Error: Image is incomplete!");//queue buffer againmBufferFilled.QueueBuffer();}else{#region//获取当前FrameIDFrameIDInt = (int)mBufferFilled.FrameID;OnNotifySetFrameID(FrameIDInt.ToString());#endregion//将相机内部图像内存数据转为bitmap数据System.Drawing.Bitmap bitmap  = new System.Drawing.Bitmap((int)mBufferFilled.Width, (int)mBufferFilled.Height, (int)mBufferFilled.Width,System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed, (IntPtr)((ulong)mBufferFilled.MemPtr + mBufferFilled.ImageOffset));#region//Mono图像数据转换。彩色图像数据转换于此不同System.Drawing.Imaging.ColorPalette palette = bitmap.Palette;int nColors = 256;for (int ix = 0; ix < nColors; ix++){uint Alpha = 0xFF;uint Intensity = (uint)(ix * 0xFF / (nColors - 1));palette.Entries[ix] = System.Drawing.Color.FromArgb((int)Alpha, (int)Intensity, (int)Intensity, (int)Intensity);}bitmap.Palette = palette;#endregionlong currenttime = (long)mBufferFilled.Timestamp;                   DateTime sdasd = GetTime(currenttime, true);#region//对四张图像进行基础拼接OpenCvSharp.Mat Matgray1 = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bitmap);//用bitmap转换为mat  OpenCvSharp.Mat Matgray2 = Matgray1;OpenCvSharp.Mat Matgray3 = Matgray1;OpenCvSharp.Mat Matgray4 = Matgray1;Mat panorama1 = new Mat();Mat panorama2 = new Mat();Mat panoramaResult = new Mat();Cv2.VConcat(Matgray1, Matgray2, panorama1);Cv2.VConcat(Matgray3, Matgray4, panorama2);Cv2.HConcat(panorama1, panorama2, panoramaResult);Bitmap bmp = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(panoramaResult);//用mat转换为bitmap              panorama1.Dispose(); panorama2.Dispose(); panoramaResult.Dispose();#endregion#region//回调函数保存图像功能if (bSaveImg){//使用bitmap自带函数保存string strtime = DateTime.Now.ToString("yyyyMMddhhmmssfff");string saveimagepath = pImgFileDir + "\\\\" + strtime + ".jpg";bmp.Save(saveimagepath, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp);使用opencv进行保存图像//if (mBufferFilled.PixelFormat == "Mono8")//{//    OpenCvSharp.Mat matgray = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bitmap);//用bitmap转换为mat                           //    matgray.SaveImage("opencv_image.png");//    Cv2.ImWrite("opencvcv_image_Clone.png", matgray);//}bSaveImg = false;//变量控制单次保存图像}#endregion#region//bitmap的图像数据复制pBitmapBitmap clonebitmap = (Bitmap)bmp.Clone();BitmapData data = clonebitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, clonebitmap.Width, clonebitmap.Height), ImageLockMode.ReadOnly, clonebitmap.PixelFormat);clonebitmap.UnlockBits(data);pBitmap = clonebitmap;#endregion#region//将pBitmap图像数据显示在UI界面PictureBox控件上prcSource.X = 0;prcSource.Y = 0;prcSource.Width = (int)mBufferFilled.Width;prcSource.Height = (int)mBufferFilled.Height;System.Drawing.Graphics graph = System.Drawing.Graphics.FromHwnd(pictureBoxA.Handle);graph.DrawImage(pBitmap, prcPBox, prcSource, GraphicsUnit.Pixel);#endregionclonebitmap.Dispose(); //清除临时变量clonebitmap所占内存空间mBufferFilled.QueueBuffer();}}catch (BGAPI2.Exceptions.IException ex){{string str2;str2 = string.Format("ExceptionType:{0}! ErrorDescription:{1} in function:{2}", ex.GetType(), ex.GetErrorDescription(), ex.GetFunctionName());MessageBox.Show(str2);}}return;
}

3.OpenCVSharp进行图像拼接的具体应用

C#调用代码如下所示：

#region//对四张图像进行基础拼接
OpenCvSharp.Mat Matgray1 = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bitmap);//用bitmap转换为mat  
OpenCvSharp.Mat Matgray2 = Matgray1;
OpenCvSharp.Mat Matgray3 = Matgray1;
OpenCvSharp.Mat Matgray4 = Matgray1;Mat panorama1 = new Mat();
Mat panorama2 = new Mat();
Mat panoramaResult = new Mat();
Cv2.VConcat(Matgray1, Matgray2, panorama1);
Cv2.VConcat(Matgray3, Matgray4, panorama2);
Cv2.HConcat(panorama1, panorama2, panoramaResult);
Bitmap bmp = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(panoramaResult);//用mat转换为bitmap              
panorama1.Dispose(); panorama2.Dispose(); panoramaResult.Dispose();#endregion

工业相机图像通过OpenCV转为Mat图像的优点

低水平图像处理： OPENCV为低级别的图像处理提供了一套丰富的库。它允许轻松访问图像特征，如对比度、亮度和颜色校正。

实时视频处理： 使用OPENCV，你可以实时处理视频流，允许对处理过程进行即时反馈和调整。

精确的物体检测： OPENCV提供先进的物体检测和识别算法，能够准确识别和跟踪视频流中的物体。

高效的硬件利用： OPENCV的设计旨在最大限度地提高硬件利用率，使其成为一个高效的视频处理平台。

跨平台兼容性： OPENCV与多种操作系统兼容，使其易于集成到现有的软件系统中。

总的来说，通过OPENCV将工业相机图像转换为Mat图像，可以实现高效、准确、实时的图像处理和分析，使其成为工业应用的有力工具。

工业相机图像通过OpenCV转为Mat图像的行业应用

自动化生产控制：工业相机可以用于自动化生产控制，将其拍摄的图像通过SDK转为OPENCV的MAT图像后，可以使用图像处理技术对产品进行检测、分类、计数等操作，实现自动化生产控制。

智能交通：工业相机可以用于智能交通，将其拍摄的图像通过SDK转为OPENCV的MAT图像后，可以使用图像处理技术对车辆进行识别、计数、跟踪等操作，实现智能交通管理。

医疗影像：工业相机可以用于医疗影像，将其拍摄的图像通过SDK转为OPENCV的MAT图像后，可以使用图像处理技术对医疗影像进行分析、诊断等操作，提高医疗诊断的准确性和效率。

物流仓储：工业相机可以用于物流仓储，将其拍摄的图像通过SDK转为OPENCV的MAT图像后，可以使用图像处理技术对物流仓储过程进行监控、管理、智能化等操作，提高物流仓储效率和安全性。

视频监控：工业相机可以用于视频监控，将其拍摄的图像通过SDK转为OPENCV的MAT图像后，可以使用图像处理技术对视频图像进行分析、识别、跟踪等操作，实现智能化视频监控。