python - movimiento - seguimiento y deteccion de objetos por color y forma con opencv
Establecer los parámetros de la cámara en OpenCV/Python (5)
Estoy usando OpenCV (2.4) y Python (2.7.3) con una cámara USB de Thorlabs (DC1545M).
Estoy haciendo un análisis de imagen en una secuencia de video y me gustaría poder cambiar algunos de los parámetros de la cámara de mi transmisión de video. Lo confuso es que puedo cambiar algunas de las propiedades de la cámara pero no todas, y no estoy seguro de lo que estoy haciendo mal.
Aquí está el código, usando los enlaces cv2 en Python, y puedo confirmar que se ejecuta:
import cv2
#capture from camera at location 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
#set the width and height, and UNSUCCESSFULLY set the exposure time
cap.set(3,1280)
cap.set(4,1024)
cap.set(15, 0.1)
while True:
ret, img = cap.read()
cv2.imshow("input", img)
#cv2.imshow("thresholded", imgray*thresh2)
key = cv2.waitKey(10)
if key == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
cv2.VideoCapture(0).release()
Como referencia, el primer argumento en el comando cap.set () se refiere a la enumeración de las propiedades de la cámara, que se detallan a continuación:
0. CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds.
1. CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame to be decoded/captured next.
2. CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relative position of the video file
3. CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of the frames in the video stream.
4. CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT Height of the frames in the video stream.
5. CV_CAP_PROP_FPS Frame rate.
6. CV_CAP_PROP_FOURCC 4-character code of codec.
7. CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT Number of frames in the video file.
8. CV_CAP_PROP_FORMAT Format of the Mat objects returned by retrieve() .
9. CV_CAP_PROP_MODE Backend-specific value indicating the current capture mode.
10. CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightness of the image (only for cameras).
11. CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast of the image (only for cameras).
12. CV_CAP_PROP_SATURATION Saturation of the image (only for cameras).
13. CV_CAP_PROP_HUE Hue of the image (only for cameras).
14. CV_CAP_PROP_GAIN Gain of the image (only for cameras).
15. CV_CAP_PROP_EXPOSURE Exposure (only for cameras).
16. CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB.
17. CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE Currently unsupported
18. CV_CAP_PROP_RECTIFICATION Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)
Mis preguntas son:
¿Es posible ajustar el tiempo de exposición de la cámara (o los otros parámetros de la cámara) a través de python / opencv?
Si no, ¿cómo voy a establecer estos parámetros?
Nota: Hay un código C ++ proporcionado por el fabricante de la cámara que muestra cómo hacerlo, pero no soy un experto (por mucho) en C ++ y agradecería cualquier solución basada en Python.
¡Gracias por adelantado!
No todos los parámetros son compatibles con todas las cámaras, de hecho, son una de las partes más problemáticas de la biblioteca OpenCV. Cada tipo de cámara, desde cámaras Android hasta cámaras USB o profesionales, ofrece una interfaz diferente para establecer sus parámetros. Y hay muchas ramas en código OpenCV para admitir la mayoría de ellas, pero, por supuesto, no todas las posibilidades están cubiertas.
Lo que puede hacer es investigar el controlador de su cámara, hacer un parche para OpenCV y enviarlo a code.opencv.org. De esta manera, otros disfrutarán de tu trabajo, de la misma manera que disfrutas de los demás.
También existe la posibilidad de que su cámara no admita su solicitud, la mayoría de las cámaras USB son económicas y simples. Tal vez ese parámetro simplemente no está disponible para modificaciones.
Si está seguro de que la cámara admite un parámetro determinado (dice que el fabricante de la cámara proporciona algún código) y no quiere meterse con OpenCV, puede ajustar ese código de muestra en C ++ con boost :: python para que esté disponible en Python. Entonces, disfruta de usarlo.
Para evitar el uso de valores enteros para identificar las propiedades de VideoCapture , se puede usar, por ejemplo, cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS en OpenCV 2.4 y cv2.CAP_PROP_FPS en OpenCV 3.0. (Ver también el comentario de Stefan a continuación).
Aquí una función de utilidad que funciona tanto para OpenCV 2.4 como 3.0:
# returns OpenCV VideoCapture property id given, e.g., "FPS"
def capPropId(prop):
return getattr(cv2 if OPCV3 else cv2.cv,
("" if OPCV3 else "CV_") + "CAP_PROP_" + prop)
OPCV3 está configurado anteriormente en mi código de utilidades de esta manera:
from pkg_resources import parse_version
OPCV3 = parse_version(cv2.__version__) >= parse_version(''3'')
Si alguien todavía se pregunta cuál es el valor en CV_CAP_PROP_EXPOSURE puede ser:
Depende Para mi cámara web barata, tengo que ingresar el valor deseado directamente, por ejemplo, 0.1 por 1 / 10s. Para mi costosa cámara industrial tengo que ingresar -5 para obtener un tiempo de exposición de 2 ^ -5s = 1 / 32s.
Tampoco pude solucionar el problema OpenCV, pero una solución alternativa de video4linux (V4L2) sí funciona con OpenCV cuando utilizo Linux. Al menos, lo hace en mi Raspberry Pi con Rasbian y mi cámara web barata. Esto no es tan sólido, ligero y portátil como te gustaría, pero en algunas situaciones puede ser muy útil.
Asegúrese de tener instalada la aplicación v4l2-ctl, por ejemplo, del paquete Debian v4l-utils. Luego de ejecutar (antes de ejecutar la aplicación python, o desde adentro) el comando:
v4l2-ctl -d /dev/video1 -c exposure_auto=1 -c exposure_auto_priority=0 -c exposure_absolute=10
Sobrescribe el tiempo de obturación de la cámara a la configuración manual y cambia el tiempo de obturación (en ms?) Con el último parámetro (en este ejemplo) 10. Cuanto más bajo sea este valor, más oscura será la imagen.
Tuve el mismo problema con openCV en Raspberry Pi ... no sé si esto puede resolver su problema, pero lo que funcionó para mí fue
import time
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,1280)
cap.set(4,1024)
time.sleep(2)
cap.set(15, -8.0)
el tiempo que tiene que usar puede ser diferente