opencv上设置摄像头曝光参数的经验

article/2025/9/20 15:31:29

实际应用中我们需要调整摄像头的参数比如曝光,由于opencv的后端是一般编译是支撑多种插件,详细信息请参考OpenCV: Video I/O with OpenCV Overview,这里引用里面的图:

 

对于VideoCaputure,后端有ffmpge,V4L,DShow等,opencv并没有完全用统一参数来屏蔽后端的差异性,也就是部分参数需要依据选择的后端来确定是否实现或者参数范围。

你可以通过下面命令查看当前opencv编译支撑了哪些后端:

C++ :   cout<<cv::getBuildInformation()<<endl;

Python:  cv2.getBuildInformation()

以opencv修改曝光参数为例,常见的python代码形式如下:

vs.stream.set(cv2.CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE,0.25)   #选择手动曝光

vs.stream.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,-4)   #设置曝光参数

这个代码在windows上可以正常修改曝光,但是linux可能报错(依据缺省的后端),出现类似下面的错误:

GStreamer warning: unhandled property: 15

这是因为linux下缺省用有时候是gstreamer做后端,而该接口没有实现曝光调整,如需让曝光有效,在linux平台需要强制使用V4L的后端,即在创建caputure时候通过参数指定:

cv::VideoCapture cap(0, cv::CAP_V4L);

指定V4L作为后端,则对应的参数范围也要做调整,在我的系统下测试切换曝光方式和设置曝光值都需要改变,常见的曝光参数都是负值,而V4L则需要传入标准正的值(见文档后面的曝光参数说明),你可以用v4l2-ctl 查看值的范围和当前值,下面方式是我实测有效的方法,其中os为nt表示是windows下的设置,缺省认为是linux系统

if os.name =='nt':

vs = VideoStream(src=1).start()

vs.stream.set(cv2.CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE,0.25)

vs.stream.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,-4)

else:

v=VideoStream(src=0).stream

time.sleep(0.5)

v.stream.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640) #

v.stream.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480)#

v.stream.set(cv2.CAP_PROP_AUTO_EXPOSURE,1.0)

v.stream.set(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE,500)

vs=v.start()

Python系统中如果使用imutils.video其并没有提供切换到v4l的对外接口,可采用强制修改的方式实现,见下面红色部分(需根据自己python实际情况调整):

sudo vi  /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/imutils/video/webcamvideostream.py   强制改变后端模式:

# from the stream

                #self.stream = cv2.VideoCapture(src)

                self.stream = cv2.VideoCapture(src,cv2.CAP_V4L)

                (self.grabbed, self.frame) = self.stream.read()

此外在打开摄像头和开始操作需要延时一下,否则出现下面错误:

requestBuffers VIDEOIO(V4L2:/dev/video0): failed VIDIOC_REQBUFS: errno=16 (Device or resource busy),出现这个错误后面就无法获取图像数据了。

曝光参数说明:

负值对应关系表

(计算公式 EXP_TIME = 2^(-EXP_VAL) UVC camera exposure timing in OpenCV | KUROKESU

注意:V4L方式设置的曝光值就不是上面的负数,而是v4l2-ctl里面显示的值。

以曝光参数为例,网络提到的曝光参数都是负值,而v4l2的整数值除以100000 为秒(根据1.11. Camera Control Reference — The Linux Kernel documentation),假如值为200,那么就是20ms。

所以两者换算关系为:

Ev=2^(Ep)*10000  Ev为v4l2的曝光值而Ep为python下面的负数值。

如果希望通用保存的参数,因为Ep取值范围稀疏,可以以Ep的负值进行存储曝光值,如果是linux则利用上面公式转为正确值。

 


http://chatgpt.dhexx.cn/article/52XCaw3H.shtml

相关文章

VS 配置 openCV 、Python 、Pytorch

VS 配置 openCV 和 Python 1、VS配置opencv1.1 系统环境PATH增加1.2 复制到Sysmtem32下1.3 配置项目1.3.1 包含目录添加1.3.2 库目录添加1.3.3 附加属性依赖项 2、VS配置Python2.1 复制include和libs文件夹复制到vs项目路径下面2.2将你需要调用的python脚本也存放在该目录下面2…

做机器视觉哪个软件好?

点击上方“小白学视觉”&#xff0c;选择加"星标"或“置顶” 重磅干货&#xff0c;第一时间送达 机器人视觉有接触&#xff0c;但是不多&#xff0c;这里我推荐一下一个详细介绍的视觉软件。 在构建机器视觉系统时&#xff0c;开发人员可以选择众多知名公司的商用软件…

康耐视Visionpro脚本编写教程一

theme: github ​本文已参与「新人创作礼」活动&#xff0c;一起开启掘金创作之路。 康耐视visionpro脚本编写 visionpro目前来说在工业中的应用时非常的广泛的&#xff0c;而且作为苹果手机厂指定的视觉厂家来说&#xff0c;他的实力是毋庸置疑的。 康耐视VisionPro的优势&…

visionpro联合c#二次开发二

本文已参与「新人创作礼」活动&#xff0c;一起开启掘金创作之路。 本次康耐视联合C#文档是最后一篇visionpro与C#联合的文章&#xff0c;后续我们将开始c#与halcon的编写或者vidi的文章。 首先我们定义所需要的变量 //定义作业CogToolBlock job;//定义作业VPP的路径string p…

Visionpro联合c#二次开发

本文已参与「新人创作礼」活动&#xff0c;一起开启掘金创作之路。 本文已参与「新人创作礼」活动&#xff0c;一起开启掘金创作之路。 本次文章将会在最近半个月一直出关于康耐视的软件的应用的介绍&#xff0c;前期先是vp&#xff0c; 后续如果大家有兴趣&#xff0c;也会…

Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection-论文阅读笔记

Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection 基于分割的表面缺陷深度学习检测方法 //2022.7.20下午12&#xff1a;49开始阅读笔记 论文速览 文中提出了一个基于分割的两阶段的表面缺陷检测方法。第一阶段包括在缺陷的像素级标签上训练的分割网络&…

论文阅读:Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection

PDF\CODE 基于深度学习分割的表面缺陷检测 Domen Tabernik(domen.tabernik@fri.uni-lj.si); Samo Šela; Jure Skvar; Danijel Skoaj(danijel.skocaj@fri.uni-lj.si) part of Springer Nature 2019 摘要:基于机器学习的表面缺陷自动检测已经成为一个有趣且有发展…

Segmentation-based deep-learning approach for surface-defectdetection(基于分割的表面缺陷深度学习检测方法)

论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1903.08536v3 摘要 基于机器学习的表面异常自动检测已经成为一个有趣且有前途的研究领域&#xff0c;对视觉检测的应用领域有着非常直接的影响。深度学习方法已经成为完成这项任务最合适的方法。它们允许检查系统学习通过简单地显示…

康耐视Designer,VisionPro和ViDi匹配版本兼容-关于外观缺陷检测中肯的建议与评价

海康visionmaster-颜色区分任意选 ​康耐视VisionPro传统检测对缺陷类检测很差&#xff0c;差到不能用。单靠康耐视VisionPro深度学习VIDI&#xff0c;据视觉人粉丝很多大厂反馈&#xff0c;现场项目落地的可能性降低不低于20%。 缺陷检测建议&#xff1a;多软件融合使用&#…

veni vidi vici密钥我的生日ACIGS解密_25人在同一天生日!男女比例又是多少?阳光新生大数据来了!...

2020年 阳光学院共迎来了3884名 活力四射、意气风发的 本科生小萌新 阳光招办带你 一起解密 新生大数据~ 准备好了吗? GO! 2020级普本新生2489人, 专升本新生1395人, 他们分别来自五湖四海,快来找找老乡吧~ 世界那么大,还是遇见你~ 相聚是一种妙不可言的缘分~ 2020级阳光…

vidi深度学习图像处理软件2.1

&#xfeff;&#xfeff;有需要这个软件的,请加我的QQ7299789 VIDI 提供了第一款基于工业图像分析的深度学习软件。VIDI Suite基于最先进的机器学习算法&#xff0c;是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成检测与分类的编程中不可能完成的挑战。这为不少具有挑…

Insight ViDi系列相机 FTP存图

一、测试说明 标题发现问题&#xff1a;使用In-Sight Vision Suite这个软件设置FTP存图&#xff0c;不能像In-Sight Explorer一样&#xff0c;设置各本地路径就可以直接存图。 相机软件&#xff1a;In-Sight Vision Suite&#xff08;22.3.0&#xff09; 电脑本地IP&#xff1…

康耐视深度学习ViDi界面介绍-选项菜单

海康机器视觉Visionmaster-距离与角度测量 选项菜单 Workspace ----------- 程序操作的菜单项 Tool ------------------- 工具操作的菜单项 Database ------------ 数据库操作的菜单项 View ------------------ 特征标注操作的菜单项 Plugins --------------- 插件信息显示菜单…

深度学习康耐视ViDi如何添加工具

在建立好一个Workspace后&#xff0c;会出现一个 图标 点击该图标的加号&#xff0c;即可显示可用的工具。 点击需要添加的工具&#xff0c;即可完成工具的添加

VIDI软件在粗糙金属表面缺陷检测中的应用

2017年1月12日在中国汽车协会举办的信息发布会上&#xff0c;中汽协秘书长助理代表协会对2017年中国汽车市场作出预测&#xff1a;“2017年我国的汽车产销量预计为2940万辆&#xff0c;增速预计保持在5%左右。”在当天发布的产销数据中&#xff0c;2016年汽车销量达2803万辆。 …

深度学习康耐视VIDI-蓝色定位工具1

机器视觉-康耐视visionpro-外观缺陷检测-缺失不少哈 每一个学员都会经历失败,专业于机器视觉visionman团队切中要害,尽快解决学员这些问题。 -专业于机器视觉visionman团队教学宣言 蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他ViDi 工具…

康耐视ViDi如何实现工具之间的关联

(Q有答疑)康耐视智能相机Insight-边缘检测 要创建一系列工具&#xff0c;请在添加工具后&#xff0c;按工具图标上的加号图标。这样&#xff0c;您即可创建一系列工具&#xff0c;而每个工具都通过有相应工具颜色的关联选项卡显示。您可以通过单击相应 的工具从一个工具关联到下…

深度学习康耐视ViDi 工具概述

(Q有答疑)康耐视智能相机Insight-CD光盘表面检测 Cognex ViDi 工具是一系列机器视觉工具,通过深度学习解 决各种难以解决的挑战。虽然这些工具共享一个引擎,但它们 在图像中寻找的内容不同。更具体地说,在分析单个点、单个 区域或完整图像时,每个工具都有不同的侧重点。 C…

词向量与语言模型

本篇博客是对于 https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html#%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AF%87-transformergptbert%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%89%8D%E4%B8%96%E4%BB%8A%E7%94%9F%E7%90%86%E8%AE%BA的归纳 先来了解一…

利用word2vec训练词向量

利用word2vec训练词向量 这里的代码是在pycharm上运行的&#xff0c;文件列表如下&#xff1a; 一、数据预处理 我选用的数据集是新闻数据集一共有五千条新闻数据&#xff0c;一共有四个维度 数据集&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1ewzlU_tBnuwZQxVOKO8ZiA 提取码: …