快速入门
本章主要介绍如何使用Mech-Eye API来连接相机、设置相机参数、获取并保存数据。
| Mech-Eye API 2.0.0更新了C++与C#的方法与参数名称。如果你已经安装Mech-Eye SDK 2.0.0，但是仍需使用之前编写的程序，请更新方法与参数名称。 |
准备工作
对于C++、C#、Python语言，需进行Mech-Eye SDK安装。
对于Python语言，还需进行Python相关配置。
搜索相机
准备工作完成后，可通过以下指令来搜索相机（使用枚举方法获得可连接的相机列表）。
std::vector<mmind::api::MechEyeDeviceInfo> deviceInfoList = mmind::api::MechEyeDevice::enumerateMechEyeDeviceList();List<MechEyeDeviceInfo> deviceInfoList = MechEyeDevice.EnumerateMechEyeDeviceList();self.device_list = self.device.get_device_list()连接相机
搜索相机后，可通过以下指令连接相机，以连接相机列表中的第一个相机为例。
mmind::api::MechEyeDevice device;
device.connect(deviceInfoList[0]);MechEyeDevice device = new MechEyeDevice();
device.Connect(deviceInfoList[0]);self.device.connect(self.device_list[int(0)])设置相机参数
连接相机后，可通过以下指令设置相机参数。
设置2D图参数
在使用相机采集2D图之前，需要设置相机的2D参数，包括曝光模式、曝光时间等。
device.setScan2DExposureMode(mmind::api::Scanning2DSettings::Scan2DExposureMode::Timed);
device.setScan2DExposureTime(100);device.SetScan2DExposureMode(Scan2DExposureMode.Timed);
device.SetScan2DExposureTime(100);self.device.set_scan_2d_exposure_mode("Timed")
self.device.set_scan_2d_exposure_time(100.0)设置深度图与点云参数
在使用相机采集用于计算深度数据的图像之前，需要设置影响深度图和点云质量的参数，包括曝光时间、深度范围、感兴趣区域、点云后处理等。
device.setScan3DExposure(std::vector<double>{5, 10});
device.setDepthRange(mmind::api::DepthRange(100, 1000));
device.setScan3DROI(mmind::api::ROI(0, 0, 500, 500));
device.setCloudSmoothMode(
mmind::api::PointCloudProcessingSettings::CloudSmoothMode::Normal);
device.setCloudOutlierFilterMode(
mmind::api::PointCloudProcessingSettings::CloudOutlierFilterMode::Normal);device.SetScan3DExposure(new List<double> {5, 10});
device.SetDepthRange(new DepthRange(100, 1000));
device.SetScan3DROI(new ROI(0, 0, 500, 500));
device.SetCloudSmoothMode(CloudSmoothMode.Normal);
device.SetCloudOutlierFilterMode(CloudOutlierFilterMode.Normal);self.device.set_scan_3d_exposure([5.0, 10.0])
self.device.set_depth_range(100, 1000)
self.device.set_scan_3d_roi(0, 0, 500, 500)
self.device.set_cloud_smooth_mode("Normal")
self.device.set_cloud_outlier_filter_mode("Normal")获取数据
完成相机参数设置后，可以触发相机采集图像并返回2D图及点云数据。
获取2D图
mmind::api::ColorMap color;
device.captureColorMap(color);ColorMap color = new ColorMap();
device.CaptureColorMap(ref color);color_map = device.capture_color()保存数据
保存2D图
将获取的2D图数据转化为OpenCV数据类型，并保存为png格式的图片文件。
const std::string colorFile = "ColorMap.png";
cv::Mat color8UC3 = cv::Mat(colorMap.height(), colorMap.width(), CV_8UC3, colorMap.data());
cv::imwrite(colorFile, color8UC3);string colorFile = "colorMap.png";
Mat color8UC3 = new Mat(unchecked((int)colorMap.height()), unchecked((int)colorMap.width()), DepthType.Cv8U, 3, colorMap.data(), unchecked((int)colorMap.width()) * 3);
CvInvoke.Imwrite(colorFile, color8UC3);color_file = "ColorMap.png"
cv2.imwrite(color_file, color_map.data())保存点云
将获取的点云数据保存为ply格式的点云。
std::string pointCloudPath = "PointCloudXYZ.ply";
savePLY(pointXYZMap, pointCloudPath);Mat depth32FC3 = new Mat(unchecked((int)pointXYZMap.height()), unchecked((int)pointXYZMap.width()), DepthType.Cv32F, 3, pointXYZMap.data(), unchecked((int)pointXYZMap.width()) * 12);
string pointCloudPath = "pointCloudXYZ.ply";
CvInvoke.WriteCloud(pointCloudPath, depth32FC3);point_cloud_xyz = o3d.geometry.PointCloud()
points_xyz = np.zeros(
(point_xyz.width() * point_xyz.height(), 3), dtype=np.float64)
pos = 0
for dd in np.nditer(point_xyz_data):
points_xyz[int(pos / 3)][int(pos % 3)]= 0.001 * dd
pos = pos + 1
point_cloud_xyz.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_xyz)
o3d.io.write_point_cloud("PointCloudXYZ.ply", point_cloud_xyz)