複数のカメラを使用する

このチュートリアルでは、2つのカメラにアクセスし、ion-kitを使用してそれらの画像を取得する方法を学びます。これは前回のチュートリアルに基づいています。

前提条件

• ionpy
• numpy
• OpenCV

pip3 install -U pip
pip3 install opencv-python
pip3 install numpy
pip3 install ion-python==1.8.10

チュートリアル

デバイス情報の取得

ionpyを使用して画像を表示するには、デバイスの以下の情報を取得する必要があります。

• 幅
• 高さ
• ピクセルフォーマット

前回のチュートリアルまたは arv-tool-0.8 がこれらの値を取得するのに役立ちます。

パイプラインの構築

モジュールのインポートとパイプラインのセットアップは、1台のカメラ画像を表示するチュートリアルと同じです。

BBに2つのカメラへのアクセスを許可

BBの構造は1台のカメラ画像を表示するチュートリアルと同じですが、2つのデバイスにアクセスするためにはいくつか小さな変更が必要です。

BB image_io_u3v_cameraN_u<bit-depth>x<dimension> の num_devices と呼ばれる Param を 2 に設定する必要があります。これにより、ホストマシンに接続されている2つのカメラが検出されます。

num_device = 2
num_devices = Param('num_devices', str(num_device))
node = builder.add(bb_name)\
    .set_param([num_devices, frame_sync, realtime_display_mode, ])

これがパイプライン内の唯一のBBであるため、ノードの出力ポートはパイプラインの出力ポートになり、その名前は output_p です。

これで、BBは2つのカメラにアクセスして制御する準備が整いました。

同様に、BBが取得する2つのカメラ画像を格納するために、出力に追加する List の Buffer の数は 2 となります。

outputs = []
output_datas = []
output_size = (height, width, )
if pixelformat == "RGB8":
    output_size += (3,)
for i in range(num_device):
    output_datas.append(np.full(output_size, fill_value=0, dtype=data_type))
    outputs.append(Buffer(array= output_datas[i]))
# I/Oポートの設定
for i in range(num_device):
    output_p[i].bind(outputs[i])

パイプラインの実行

パイプラインは2つのカメラ向けに設計されているため、builder.run() は単一カメラのチュートリアルと同じように実行できます。

OpenCVで表示

outputs は2つのバッファを持つ List です。各バッファはnumpy配列に格納され、インデックスを使用してアクセスできます（output_datas[i]）。

while(user_input == -1):
    # Builderを実行
    builder.run()
    for i in range(num_device):
        output_datas[i] *= coef
        cv2.imshow("img" + str(i), output_datas[i])
    user_input = cv2.waitKeyEx(1)

for ループ後に画像が表示されたウィンドウを破棄することを忘れないでください。

cv2.destroyAllWindows()

完全なコード

このチュートリアルで使用される完全なコードはこちらです。