如何快速连接Basler工业摄像头,获取并保存图像和视频（python+opencv+pypylon)

Posted 2023-03-30 @你若安好

写在前面：电脑已经安装anaconda(或者miniconda)
如有需要，请联系：qq:2953392202

1.打开anaconda

2.搭建虚拟环境

conda create -n yanshi python=3.7

3.激活虚拟环境

conda activate yanshi

4.新建文件夹用于存python文件


5.进入虚拟环境

cd yanshi

6.下载opencv-python

pip install opencv-python

7.下载pypylon

pip3 install pypylon

8.用记事本新建一个python文件并保存

9.将以下python代码复制到新建的文件中

from pypylon import pylon
import cv2
import datetime
import time
# conecting to the first available camera
 
camera = pylon.InstantCamera(pylon.TlFactory.GetInstance().CreateFirstDevice())
 
# Grabing Continusely (video) with minimal delay
camera.StartGrabbing(pylon.GrabStrategy_LatestImageOnly)
converter = pylon.ImageFormatConverter()
 
# converting to opencv bgr format
converter.OutputPixelFormat = pylon.PixelType_BGR8packed
converter.OutputBitAlignment = pylon.OutputBitAlignment_MsbAligned
 
while camera.IsGrabbing():
    grabResult = camera.RetrieveResult(1000, pylon.TimeoutHandling_ThrowException)
 
    if grabResult.GrabSucceeded():
        # Access the image data
        image = converter.Convert(grabResult)
        img = image.GetArray()
        cv2.namedWindow('title', cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.imshow('title', img)
        k = cv2.waitKey(1)
        #按键盘“s"保存图像
        if k == ord('s'):
           #保存图像路径
            cv2.imwrite('D:/learn/photos/a.jpg', img)
           #按键盘‘q'退出
        elif k == ord('q'):
            break
    grabResult.Release()
 
# Releasing the resource
camera.StopGrabbing()
 
cv2.destroyAllWindows()

以上代码是获取摄像头图像

10.在终端中跑python文件

python huoqu.py

附：
连续获取获取摄像头图像并保存的代码：

#连续输出并保存图像
from pypylon import pylon
import cv2
import datetime
import time
 
# conecting to the first available camera
 
camera = pylon.InstantCamera(pylon.TlFactory.GetInstance().CreateFirstDevice())
 
# Grabing Continusely (video) with minimal delay
camera.StartGrabbing(pylon.GrabStrategy_LatestImageOnly)
converter = pylon.ImageFormatConverter()
 
# converting to opencv bgr format
converter.OutputPixelFormat = pylon.PixelType_BGR8packed
converter.OutputBitAlignment = pylon.OutputBitAlignment_MsbAligned
i = 0
while camera.IsGrabbing():
    grabResult = camera.RetrieveResult(1000, pylon.TimeoutHandling_ThrowException)
 
    if grabResult.GrabSucceeded():
        # Access the image data
        image = converter.Convert(grabResult)
        img = image.GetArray()
        cv2.namedWindow('title', cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.imshow('title', img)
        #连续输出图像路径，按数字顺序给图像命名
        cv2.imwrite('D:/learn/photos/'+str(i)+'.jpg', img)
        i=i+1
        #每隔0.025秒采集一张图像
        time.sleep(0.025)
        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord('s'):
            break
    grabResult.Release()
 
# Releasing the resource
camera.StopGrabbing()
 
cv2.destroyAllWindows()

将图像组合成视频的代码：

#组合图片为视频
import cv2
import os
 
#图片路径
im_dir = 'D:/learn/photos'
#输出视频路径
video_dir = 'D:/learn/photos/video/a.avi'
#帧率
fps = 30
#图片数
num = 232
#图片尺寸
img_size = (1920,1200)
 
#fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('M','J','P','G')#opencv2.4
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') #opencv3.0
videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
 
for i in range(1,num):
 im_name = os.path.join(im_dir, str(i)+'.jpg')
 frame = cv2.imread(im_name)
 videoWriter.write(frame)
 
videoWriter.release()
print('finish')

直接获取视频代码：

#连续输出并保存图像
from pypylon import pylon
import cv2
import os

import time
# conecting to the first available camera
 
camera = pylon.InstantCamera(pylon.TlFactory.GetInstance().CreateFirstDevice())
 
# Grabing Continusely (video) with minimal delay
camera.StartGrabbing(pylon.GrabStrategy_LatestImageOnly)
converter = pylon.ImageFormatConverter()
 
# converting to opencv bgr format
converter.OutputPixelFormat = pylon.PixelType_BGR8packed
converter.OutputBitAlignment = pylon.OutputBitAlignment_MsbAligned
i = 0
while camera.IsGrabbing():
    grabResult = camera.RetrieveResult(1000, pylon.TimeoutHandling_ThrowException)
 
    if grabResult.GrabSucceeded():
        # Access the image data
        image = converter.Convert(grabResult)
        img = image.GetArray()
        cv2.namedWindow('title', cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.imshow('title', img)
        cv2.imwrite('D:/learn/photos/'+str(i)+'.jpg', img)
        i=i+1
        time.sleep(0.025)
        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord('s'):
            #图片路径
            im_dir = 'D:/learn/photos'
#输出视频路径
            video_dir = 'D:/learn/photos/video/a.avi'
#帧率
            fps = 40
#图片数
            num = i
#图片尺寸
            img_size = (1920,1200)
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') #opencv3.0
            videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
 
            for i in range(1,num):
                im_name = os.path.join(im_dir, str(i)+'.jpg')
                frame = cv2.imread(im_name)
                videoWriter.write(frame)
            videoWriter.release()
            print('finish')
            break
 
   
grabResult.Release()
# Releasing the resource
camera.StopGrabbing()
cv2.destroyAllWindows()

在 openCV 中快速将图像保存到磁盘

【中文标题】在 openCV 中快速将图像保存到磁盘

【英文标题】：Fast saving of images to disk in openCV

【发布时间】：2017-11-27 14:19:11

【问题描述】：

我正在使用 Basler 相机，想尽快将我以 1000x1000 像素抓取的图像写入磁盘。 保持电影容器打开并保存为 .avi 并没有真正帮助（减慢 2 倍），保存单个图像甚至更慢。 我目前正在使用 openCV cvVideoCreator 和 imwrite 函数。 我的电脑应该足够快（Intel Xeon 3.6 GHz、64GB RAM、SSD）。 有什么想法吗？

【问题讨论】：

未压缩和压缩图像的典型尺寸是多少（以及压缩需要多长时间）？你使用什么帧率？您的硬盘的可持续传输率是多少？上面的数字有意义吗？

什么是“cvVideoCreator”？快速搜索没有任何有用的结果。

对数据的表示方式有什么要求吗？彩色还是单色？我认为压缩（如果有的话）应该是无损的？

什么对你来说快？每秒200帧？ 30 ? 5?还有，你现在的速度是多少？ 1000 x 1000 像素并不是一个巨大的图像，在这样的 pc 配置下，您应该使用 imwrite 实现快速的速度......这又回到了一个问题，什么对你来说是快速的？

如果是彩色相机，最好能捕捉原始 (Bayer) 图像（在去马赛克完成之前）。这些是单通道，因此如果将它们存储在该状态下，则可以将数据量减少到 1/3。 |当然，在单独的线程中运行的捕获和存储是有一定道理的。

【参考方案1】：

为了达到您的目标（以 50 FPS 或 150 MB/s 的速度保存彩色图像 (1K x 1K x 3)），您可能需要考虑多个因素（步骤）。

图像编码：大多数众所周知的图像格式，如 png、tif、jpg 都需要时间来编码图像（例如，在具有 3.6 GHz 4 核 CPU 的 OpenCV 中，png 为 5.7 ms，tif 为 11.5 ms）甚至在将编码格式数据保存到磁盘之前，就可以转换为特定格式。

文件打开：与文件大小无关，这可能需要一些时间（例如，在 3.5" WD Black 上需要 1.5 毫秒）

文件写入：取决于文件大小，这可能需要一些时间（例如，3.5" WD Black 需要 2.0 毫秒）

文件关闭：取决于文件大小，这可能需要很长时间（例如，在 3.5" WD Black 上需要 14.0 毫秒）

这意味着您必须在每张图像 20 毫秒内完成所有步骤才能达到您的目标，并且正如我给出的时间示例，您可能无法使用 JPG 格式的 OpenCV imwrite 实现您的目标，因为该库会按顺序完成所有操作上述步骤在一个线程中完成。

我认为你有几个选择

在 SSD 上写入 BMP 格式，因为其编码时间几乎为零（例如，小于 0.3 毫秒）

在单独的线程中执行上述一些步骤（例如，编码或文件关闭）。

特别是，文件关闭是一个很好的候选，可以在单独的线程中运行，因为它可以与其他步骤异步完成。使用第二个选项、BMP 文件格式和更好的硬盘，我能够达到 400 MB/s 的保存带宽。

希望这对您和其他有类似目标的人有所帮助。

【参考方案2】：

您在问题中陈述的规格与您处理和缓冲数据的能力有关，但与您可以转储到磁盘的速度无关。

您正在尝试编写（假设一些数字，只需替换为您自己的数字） 每秒 1000*1000（大小）* 4（数据/像素）* 25（帧速率）字节。 （或 100M/s）

这大约是传统 HDD 的极限，但如果磁盘碎片或满了，它就不太可能跟上。 因此，您必须找到一种方法来加快写入时间（例如切换到 SSD）；减少正在写入的数据（压缩、降低颜色深度/质量/帧速率）或在后台线程保存到磁盘时缓冲您想要写入的内容。

您必须问的问题是您计划录制多长时间。如果它的时间不足以填满您的 RAM，那么您拥有所有可用的选项。但是，如果您打算长时间录制，则必须在其他 2 个中选择一个。

【讨论】：

可能每个像素 3 个字节，不像透明度与来自相机的图像相关。

@DanMašek 我想说这会有所不同，但我已经看到硬盘在 10M/s 写入方面遇到了困难……我确实说过这些值是假设的。跨度>