¿Cómo capturo y proceso todos y cada uno de los cuadros de una imagen usando la biblioteca CImg?
Estoy trabajando en un proyecto basado en el procesamiento de imágenes en tiempo real usando la Biblioteca CImg en Raspberrypi.
Necesito capturar imágenes a velocidades de cuadro más altas (digamos al menos 30 fps), cuando uso los comandos incorporados de Raspicam como
sudo raspistill -o -img_%d.jpg -tl 5 -t 1000 -a 512
/ * -tl: duración del lapso de tiempo en mseg -t: duración total del tiempo (1000 mseg = 1 seg) -a: muestra los números de fotograma * /
con este comando, aunque muestra 34 fotogramas por segundo, solo pude capturar un máximo de 4 fotogramas / imágenes (y el resto de los fotogramas se omiten)
sudo raspistill -o -img_%d.jpg -tl 5 -tl 1000 -q 5 -md 7 -w 640 -h 480 -a 512
y De este comando anterior pude capturar a un máximo de 7-8 imágenes por segundo pero reduciendo la resolución y la calidad de las imágenes.
Pero no quiero comprometer la calidad de una imagen, ya que capturaré una imagen, la procesaré de inmediato y eliminaré una imagen para ahorrar memoria.
Más tarde intenté usar los controladores V4L2 (Video para Linux) para utilizar el mejor rendimiento de una cámara, pero en Internet, los tutoriales sobre V4l2 y cimg son bastante escasos, no pude encontrar uno.
He estado usando los siguientes comandos
# Capture a JPEG image
v4l2-ctl --set-fmt-video=width=2592,height=1944,pixelformat=3
v4l2-ctl --stream-mmap=3 --stream-count=1 –stream-to=somefile.jpg
(fuente :http://www.geeetech.com/wiki/index.php/Raspberry_Pi_Camera_Module)
pero no pude obtener suficiente información sobre esos parámetros, como (stream-mmap & stream-count), ¿qué hace exactamente y cómo me ayudan estos comandos a capturar 30 cuadros / imágenes por segundo?
CONDICIONES
Lo más importante es que no quiero usar OPENCV, MATLAB o cualquier otro software de procesamiento de imágenes, ya que mi tarea de procesamiento de imágenes es muy simple (es decir, detección de parpadeo de luz LED), mi objetivo es tener una herramienta ligera para realizar estas operaciones en El costo de un mayor rendimiento.
Y también mi código de programación debe estar en C o C ++ pero no en Python o Java (¡ya que la velocidad de procesamiento es importante!)
Tenga en cuenta que mi objetivo no es grabar un video, sino capturar tantos cuadros como sea posible y procesar cada una de las imágenes.
Para usar en Cimg busqué en algunos documentos de un manual de referencia, pero no pude entender claramente cómo usarlo para mi propósito.
La clase cimg_library :: CImgList representa listas de imágenes cimg_library :: CImg. Se puede usar, por ejemplo, para almacenar diferentes cuadros de una secuencia de imágenes. (fuente :http://cimg.eu/reference/group__cimg__overview.html )
Encontré los siguientes ejemplos, pero no estoy muy seguro de si se adapta a mi tareaCargue una lista de un archivo de secuencia de imagen YUV.
CImg<T>& load_yuv
(
const char *const
filename,
const unsigned int
size_x,
const unsigned int
size_y,
const unsigned int
first_frame = 0,
const unsigned int
last_frame = ~0U,
const unsigned int
step_frame = 1,
const bool
yuv2rgb = true
Parámetros filename Nombre de archivo para leer datos. size_x Ancho de las imágenes. size_y Altura de las imágenes. first_frame Índice del primer cuadro de imagen para leer. last_frame Índice del último cuadro de imagen para leer. step_frame Paso aplicado entre cada cuadro. yuv2rgb Aplica YUV a la transformación RGB durante la lectura.
Pero aquí, necesito valores rgb de los marcos de una imagen directamente sin compresión.
Ahora tengo el siguiente código en OpenCv que realiza mi tarea, pero le solicito que me ayude a implementarlo usando bibliotecas CImg (que está en C ++) o cualquier otra biblioteca ligera o algo con v4l2
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main (){
VideoCapture capture (0); //Since you have your device at /dev/video0
/* You can edit the capture properties with "capture.set (property, value);" or in the driver with "v4l2-ctl --set-ctrl=auto_exposure=1"*/
waitKey (200); //Wait 200 ms to ensure the device is open
Mat frame; // create Matrix where the new frame will be stored
if (capture.isOpened()){
while (true){
capture >> frame; //Put the new image in the Matrix
imshow ("Image", frame); //function to show the image in the screen
}
}
}
"Con algunas de sus recomendaciones, modifiqué un poco el código api raspicam c ++ y lo combiné con la funcionalidad de procesamiento de imágenes CIMG"
#include "CImg.h"
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <sys/timeb.h>
#include "raspicam.h"
using namespace std;
using namespace cimg_library;
bool doTestSpeedOnly=false;
size_t nFramesCaptured=100;
//parse command line
//returns the index of a command line param in argv. If not found, return -1
int findParam ( string param,int argc,char **argv ) {
int idx=-1;
for ( int i=0; i<argc && idx==-1; i++ )
if ( string ( argv[i] ) ==param ) idx=i;
return idx;
}
//parse command line
//returns the value of a command line param. If not found, defvalue is returned
float getParamVal ( string param,int argc,char **argv,float defvalue=-1 ) {
int idx=-1;
for ( int i=0; i<argc && idx==-1; i++ )
if ( string ( argv[i] ) ==param ) idx=i;
if ( idx==-1 ) return defvalue;
else return atof ( argv[ idx+1] );
}
raspicam::RASPICAM_EXPOSURE getExposureFromString ( string str ) {
if ( str=="OFF" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_OFF;
if ( str=="AUTO" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_AUTO;
if ( str=="NIGHT" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_NIGHT;
if ( str=="NIGHTPREVIEW" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_NIGHTPREVIEW;
if ( str=="BACKLIGHT" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_BACKLIGHT;
if ( str=="SPOTLIGHT" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_SPOTLIGHT;
if ( str=="SPORTS" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_SPORTS;
if ( str=="SNOW" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_SNOW;
if ( str=="BEACH" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_BEACH;
if ( str=="VERYLONG" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_VERYLONG;
if ( str=="FIXEDFPS" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_FIXEDFPS;
if ( str=="ANTISHAKE" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_ANTISHAKE;
if ( str=="FIREWORKS" ) return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_FIREWORKS;
return raspicam::RASPICAM_EXPOSURE_AUTO;
}
raspicam::RASPICAM_AWB getAwbFromString ( string str ) {
if ( str=="OFF" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_OFF;
if ( str=="AUTO" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_AUTO;
if ( str=="SUNLIGHT" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_SUNLIGHT;
if ( str=="CLOUDY" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_CLOUDY;
if ( str=="SHADE" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_SHADE;
if ( str=="TUNGSTEN" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_TUNGSTEN;
if ( str=="FLUORESCENT" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_FLUORESCENT;
if ( str=="INCANDESCENT" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_INCANDESCENT;
if ( str=="FLASH" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_FLASH;
if ( str=="HORIZON" ) return raspicam::RASPICAM_AWB_HORIZON;
return raspicam::RASPICAM_AWB_AUTO;
}
void processCommandLine ( int argc,char **argv,raspicam::RaspiCam &Camera ) {
Camera.setWidth ( getParamVal ( "-w",argc,argv,640 ) );
Camera.setHeight ( getParamVal ( "-h",argc,argv,480 ) );
Camera.setBrightness ( getParamVal ( "-br",argc,argv,50 ) );
Camera.setSharpness ( getParamVal ( "-sh",argc,argv,0 ) );
Camera.setContrast ( getParamVal ( "-co",argc,argv,0 ) );
Camera.setSaturation ( getParamVal ( "-sa",argc,argv,0 ) );
Camera.setShutterSpeed( getParamVal ( "-ss",argc,argv,0 ) );
Camera.setISO ( getParamVal ( "-iso",argc,argv ,400 ) );
if ( findParam ( "-vs",argc,argv ) !=-1 )
Camera.setVideoStabilization ( true );
Camera.setExposureCompensation ( getParamVal ( "-ec",argc,argv ,0 ) );
if ( findParam ( "-gr",argc,argv ) !=-1 )
Camera.setFormat(raspicam::RASPICAM_FORMAT_GRAY);
if ( findParam ( "-yuv",argc,argv ) !=-1 )
Camera.setFormat(raspicam::RASPICAM_FORMAT_YUV420);
if ( findParam ( "-test_speed",argc,argv ) !=-1 )
doTestSpeedOnly=true;
int idx;
if ( ( idx=findParam ( "-ex",argc,argv ) ) !=-1 )
Camera.setExposure ( getExposureFromString ( argv[idx+1] ) );
if ( ( idx=findParam ( "-awb",argc,argv ) ) !=-1 )
Camera.setAWB( getAwbFromString ( argv[idx+1] ) );
nFramesCaptured=getParamVal("-nframes",argc,argv,100);
Camera.setAWB_RB(getParamVal("-awb_b",argc,argv ,1), getParamVal("-awb_g",argc,argv ,1));
}
//timer functions
#include <sys/time.h>
#include <unistd.h>
class Timer{
private:
struct timeval _start, _end;
public:
Timer(){}
void start(){
gettimeofday(&_start, NULL);
}
void end(){
gettimeofday(&_end, NULL);
}
double getSecs(){
return double(((_end.tv_sec - _start.tv_sec) * 1000 + (_end.tv_usec - _start.tv_usec)/1000.0) + 0.5)/1000.;
}
};
void saveImage ( string filepath,unsigned char *data,raspicam::RaspiCam &Camera ) {
std::ofstream outFile ( filepath.c_str(),std::ios::binary );
if ( Camera.getFormat()==raspicam::RASPICAM_FORMAT_BGR || Camera.getFormat()==raspicam::RASPICAM_FORMAT_RGB ) {
outFile<<"P6\n";
} else if ( Camera.getFormat()==raspicam::RASPICAM_FORMAT_GRAY ) {
outFile<<"P5\n";
} else if ( Camera.getFormat()==raspicam::RASPICAM_FORMAT_YUV420 ) { //made up format
outFile<<"P7\n";
}
outFile<<Camera.getWidth() <<" "<<Camera.getHeight() <<" 255\n";
outFile.write ( ( char* ) data,Camera.getImageBufferSize() );
}
int main ( int argc,char **argv ) {
int a=1,b=0,c;
int x=444,y=129; //pixel coordinates
raspicam::RaspiCam Camera;
processCommandLine ( argc,argv,Camera );
cout<<"Connecting to camera"<<endl;
if ( !Camera.open() ) {
cerr<<"Error opening camera"<<endl;
return -1;
}
// cout<<"Connected to camera ="<<Camera.getId() <<" bufs="<<Camera.getImageBufferSize( )<<endl;
unsigned char *data=new unsigned char[ Camera.getImageBufferSize( )];
Timer timer;
// cout<<"Capturing...."<<endl;
// size_t i=0;
timer.start();
for (int i=0;i<=nFramesCaptured;i++)
{
Camera.grab();
Camera.retrieve ( data );
std::stringstream fn;
fn<<"image.jpg";
saveImage ( fn.str(),data,Camera );
// cerr<<"Saving "<<fn.str()<<endl;
CImg<float> Img("/run/shm/image.jpg");
//Img.display("Window Title");
// 9 PIXELS MATRIX GRAYSCALE VALUES
float pixvalR1 = Img(x-1,y-1);
float pixvalR2 = Img(x,y-1);
float pixvalR3 = Img(x+1,y-1);
float pixvalR4 = Img(x-1,y);
float pixvalR5 = Img(x,y);
float pixvalR6 = Img(x+1,y);
float pixvalR7 = Img(x-1,y+1);
float pixvalR8 = Img(x,y+1);
float pixvalR9 = Img(x+1,y+1);
// std::cout<<"coordinate value :"<<pixvalR5 << endl;
// MEAN VALUES OF RGB PIXELS
float light = (pixvalR1+pixvalR2+pixvalR3+pixvalR4+pixvalR5+pixvalR6+pixvalR7+pixvalR8+pixvalR9)/9 ;
// DISPLAYING MEAN RGB VALUES OF 9 PIXELS
// std::cout<<"Lightness value :"<<light << endl;
// THRESHOLDING CONDITION
c = (light > 130 ) ? a : b;
// cout<<"Data is " << c <<endl;
ofstream fout("c.txt", ios::app);
fout<<c;
fout.close();
}
timer.end();
cerr<< timer.getSecs()<< " seconds for "<< nFramesCaptured << " frames : FPS " << ( ( float ) ( nFramesCaptured ) / timer.getSecs() ) <<endl;
Camera.release();
std::cin.ignore();
}
Según las recomendaciones de Mark Setchell, que realicé algunos cambios en el código y obtengo buenos resultados, pero, ¿hay alguna forma de mejorar el rendimiento del procesamiento para obtener una mayor velocidad de fotogramas? con este código puedo obtener un máximo de 10 FPS.
#include <ctime>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <raspicam/raspicam.h>
// Don't want any X11 display by CImg
#define cimg_display 0
#include <CImg.h>
using namespace cimg_library;
using namespace std;
#define NFRAMES 1000
#define NTHREADS 2
#define WIDTH 640
#define HEIGHT 480
// Commands/status for the worker threads
#define WAIT 0
#define GO 1
#define GOING 2
#define EXIT 3
#define EXITED 4
volatile int command[NTHREADS];
// Serialize access to cout
std::mutex cout_mutex;
// CImg initialisation
// Create a 1280x960 greyscale (Y channel of YUV) image
// Create a globally-accessible CImg for main and workers to access
CImg<unsigned char> img(WIDTH,HEIGHT,1,1,128);
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// worker thread - There will 2 or more of these running in parallel with the
// main thread. Do any image processing in here.
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void worker (int id) {
// If you need a "results" image of type CImg, create it here before entering
// ... the main processing loop below - you ,don't want to do malloc()s in the
// ... high-speed loop
// CImg results...
int wakeups=0;
// Create a white for annotating
unsigned char white[] = { 255,255,255 };
while(true){
// Busy wait with 500us sleep - at worst we only miss 50us of processing time per frame
while((command[id]!=GO)&&(command[id]!=EXIT)){
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(500));
}
if(command[id]==EXIT){command[id]=EXITED;break;}
wakeups++;
// Process frame of data - access CImg structure here
command[id]=GOING;
// You need to add your processing in HERE - everything from
// ... 9 PIXELS MATRIX GRAYSCALE VALUES to
// ... THRESHOLDING CONDITION
int a=1,b=0,c;
int x=330,y=84;
// CImg<float> Img("/run/shm/result.png");
float pixvalR1 = img(x-1,y-1);
float pixvalR2 = img(x,y-1);
float pixvalR3 = img(x+1,y-1);
float pixvalR4 = img(x-1,y);
float pixvalR5 = img(x,y);
float pixvalR6 = img(x+1,y);
float pixvalR7 = img(x-1,y+1);
float pixvalR8 = img(x,y+1);
float pixvalR9 = img(x+1,y+1);
// MEAN VALUES OF RGB PIXELS
float light = (pixvalR1+pixvalR2+pixvalR3+pixvalR4+pixvalR5+pixvalR6+pixvalR7+pixvalR8+pixvalR9)/9 ;
// DISPLAYING MEAN RGB VALUES OF 9 PIXELS
// std::cout<<"Lightness value :"<<light << endl;
// THRESHOLDING CONDITION
c = (light > 130 ) ? a : b;
// cout<<"Data is " << c <<endl;
ofstream fout("c.txt", ios::app);
fout<<c;
fout.close();
// Pretend to do some processing.
// You need to delete the following "sleep_for" and "if(id==0...){...}"
// std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2));
/* if((id==0)&&(wakeups==NFRAMES)){
// Annotate final image and save as PNG
img.draw_text(100,100,"Hello World",white);
img.save_png("result.png");
} */
}
cout_mutex.lock();
std::cout << "Thread[" << id << "]: Received " << wakeups << " wakeups" << std::endl;
cout_mutex.unlock();
}
//timer functions
#include <sys/time.h>
#include <unistd.h>
class Timer{
private:
struct timeval _start, _end;
public:
Timer(){}
void start(){
gettimeofday(&_start, NULL);
}
void end(){
gettimeofday(&_end, NULL);
}
double getSecs(){
return double(((_end.tv_sec - _start.tv_sec) * 1000 + (_end.tv_usec - _start.tv_usec)/1000.0) + 0.5)/1000.;
}
};
int main ( int argc,char **argv ) {
Timer timer;
raspicam::RaspiCam Camera;
// Allowable values: RASPICAM_FORMAT_GRAY,RASPICAM_FORMAT_RGB,RASPICAM_FORMAT_BGR,RASPICAM_FORMAT_YUV420
Camera.setFormat(raspicam::RASPICAM_FORMAT_YUV420);
// Allowable widths: 320, 640, 1280
// Allowable heights: 240, 480, 960
// setCaptureSize(width,height)
Camera.setCaptureSize(WIDTH,HEIGHT);
std::cout << "Main: Starting" << std::endl;
std::cout << "Main: NTHREADS:" << NTHREADS << std::endl;
std::cout << "Main: NFRAMES:" << NFRAMES << std::endl;
std::cout << "Main: Width: " << Camera.getWidth() << std::endl;
std::cout << "Main: Height: " << Camera.getHeight() << std::endl;
// Spawn worker threads - making sure they are initially in WAIT state
std::thread threads[NTHREADS];
for(int i=0; i<NTHREADS; ++i){
command[i]=WAIT;
threads[i] = std::thread(worker,i);
}
// Open camera
cout<<"Opening Camera..."<<endl;
if ( !Camera.open()) {cerr<<"Error opening camera"<<endl;return -1;}
// Wait until camera stabilizes
std::cout<<"Sleeping for 3 secs"<<endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(3));
timer.start();
for(int frame=0;frame<NFRAMES;frame++){
// Capture frame
Camera.grab();
// Copy just the Y component to our mono CImg
std::memcpy(img._data,Camera.getImageBufferData(),WIDTH*HEIGHT);
// Notify worker threads that data is ready for processing
for(int i=0; i<NTHREADS; ++i){
command[i]=GO;
}
}
timer.end();
cerr<< timer.getSecs()<< " seconds for "<< NFRAMES << " frames : FPS " << ( ( float ) ( NFRAMES ) / timer.getSecs() ) << endl;
// Let workers process final frame, then tell to exit
// std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));
// Notify worker threads to exit
for(int i=0; i<NTHREADS; ++i){
command[i]=EXIT;
}
// Wait for all threads to finish
for(auto& th : threads) th.join();
}
COMANDO COMPILADO PARA LA EJECUCIÓN DEL CÓDIGO:
g++ -std=c++11 /home/pi/raspicam/src/raspicimgthread.cpp -o threadraspicimg -I. -I/usr/local/include -L /opt/vc/lib -L /usr/local/lib -lraspicam -lmmal -lmmal_core -lmmal_util -O2 -L/usr/X11R6/lib -lm -lpthread -lX11
**RESULTS :**
Main: Starting
Main: NTHREADS:2
Main: NFRAMES:1000
Main: Width: 640
Main: Height: 480
Opening Camera...
Sleeping for 3 secs
99.9194 seconds for 1000 frames : FPS 10.0081
Thread[1]: Received 1000 wakeups
Thread[0]: Received 1000 wakeups
real 1m43.198s
user 0m2.060s
sys 0m5.850s
Y una consulta más es que, cuando utilicé el código normal de Raspicam c ++ API para realizar las mismas tareas (el código que mencioné anteriormente) obtuve casi los mismos resultados con una leve mejora en el rendimiento (por supuesto, mi velocidad de fotogramas aumenta de 9.4 FPS a 10 FPS).
Pero en el código 1:
He estado guardando imágenes en un disco RAM para procesarlas y luego las estoy borrando. No he usado ningún hilo para el procesamiento paralelo.
en el código 2:
No guardamos ninguna imagen en el disco y la procesamos directamente desde el búfer. Y también estamos utilizando hilos para mejorar la velocidad de procesamiento.
desafortunadamente, aunque hicimos algunos cambios en el código 2 del código 1, no puedo obtener los resultados deseados (que se realizarán a 30 FPS)
A la espera de sus sugerencias favorables y cualquier ayuda es realmente apreciada.
Gracias por adelantado
Saludos cordiales BLV Lohith Kumar