概要

取得した画像の収縮処理を実装方法について解説します。キーボード押下する度に画像を取得し、画像処理を実施しています。フレームを取得する度に自動で画像処理をしたい場合には【コールバック関数の設定方法(OpenCVで二値化)】をご覧ください。

サンプルプログラム

サンプルツールの出力

コード全体

import ctypes 
import tisgrabber as tis
import cv2
import numpy as np

#tisgrabber_x64.dllをインポートする
ic = ctypes.cdll.LoadLibrary("./tisgrabber_x64.dll")
tis.declareFunctions(ic)

#ICImagingControlクラスライブラリを初期化します。
#この関数は、このライブラリの他の関数が呼び出される前に1回だけ呼び出す必要があります。
ic.IC_InitLibrary(0)

#ダイアログ画面を表示
hGrabber = tis.openDevice(ic)

#デバイスが有効か確認
if(ic.IC_IsDevValid(hGrabber)):
    #ライブスタート開始　引数：0の時非表示、引数：1の時表示
    #ライブ画面は非表示にしています。
    ic.IC_StartLive(hGrabber, 0)
    key = ""
    while key != "q":
        print("pキー: 画像処理を実行")
        print("qキー: プログラムを終了")
        key = input('pキーかqキーを押下してください。:')
        if key == "p":
            if ic.IC_SnapImage(hGrabber, 2000) == tis.IC_SUCCESS:
                # 画像記述の変数を宣言する
                Width = ctypes.c_long()
                Height = ctypes.c_long()
                BitsPerPixel = ctypes.c_int()
                colorformat = ctypes.c_int()

                # 画像の説明の値を取得する
                ic.IC_GetImageDescription(hGrabber, Width, Height,
                                          BitsPerPixel, colorformat)

                # バッファサイズを計算
                bpp = int(BitsPerPixel.value / 8.0)
                buffer_size = Width.value * Height.value * bpp


                # イメージデータを取得する
                imagePtr = ic.IC_GetImagePtr(hGrabber)

                imagedata = ctypes.cast(imagePtr,
                                        ctypes.POINTER(ctypes.c_ubyte *
                                                       buffer_size))

                # numpyの配列を作成する
                image = np.ndarray(buffer=imagedata.contents,
                                   dtype=np.uint8,
                                   shape=(Height.value,
                                          Width.value,
                                          bpp))

                # 画像にOpenCV関数を適用
                image = cv2.flip(image, 0)
                image = cv2.erode(image, np.ones((11, 11)))

                #表示を縮小
                resized_img = cv2.resize(image,(640, 480)) 
                cv2.imshow('Window', resized_img)
                cv2.waitKey(10)
            else:
                print("2秒間フレームが送られてきませんでした。")

    ic.IC_StopLive(hGrabber)

    cv2.destroyWindow('Window')

else:
    ic.IC_MsgBox(tis.T("No device opened"), tis.T("Simple Live Video"))

ic.IC_ReleaseGrabber(hGrabber)

解説

#ライブスタート開始　引数：0の時非表示、引数：1の時表示
#ライブ画面は非表示にしています。
ic.IC_StartLive(hGrabber, 0)
key = ""
while key != "q":
    print("pキー: 画像処理を実行")
    print("qキー: プログラムを終了")
    key = input('pキーかqキーを押下してください。:')
    if key == "p":
        if ic.IC_SnapImage(hGrabber, 2000) == tis.IC_SUCCESS:

IC_StartLiveメソッドでカメラからのフレーム送信を開始します。while文のループの中で絶えずフレームを監視するようにしますが、フレームをバッファメモリ内に格納する際にはIC_SnapImage（グラバーポインタ,待機する時間（ミリ秒）)メソッドを使用します。IC_SnapImageメソッドの引数に待機する時間（ミリ秒）を引き渡すことで、その間カメラから送られてくるフレームを待ち取得する度毎に次のロジックに進みます。なお、待機する時間（ミリ秒）を短くすればするほどフレーム受信を待機する時間を短くなりますが、必ずしも処理時間が早くなるわけではないのでご注意ください。

SnapImageメソッドによって、ライブ画像ストリームより静止画をキャプチャしリングバッファに保存が成功した後、OpenCVで画像を処理するために型をuint8に変更します。uint8に変更するためには画像のnumpyライブラリのndarrayを使用する必要がありますので下記の手順に沿ってコーディングしてください。

• 取得した画像の解像度・ピクセルごとの使用するビット数、カラーフォーマットを取得
  
  • IC_GetImageDescription(hGrabber, Width, Height, BitsPerPixel,colorformat)
• バッファサイズの計算
  
  • bpp = int(BitsPerPixel.value / 8.0)
  • buffer_size = Width.value * Height.value * bpp
• イメージデータを取得
  
  • imagePtr = ic.IC_GetImagePtr(hGrabber)
  • imagedata = ctypes.cast(imagePtr, ctypes.POINTER(ctypes.c_ubyte * buffer_size))
• NumPy配列で表されたカラー画像にする
  
  • np.ndarray(buffer=imagedata.contents, dtype=np.uint8, shape=(Height.value, Width.value, bpp))

取得したNumPy配列で表された画像をもとにOpenCVの関数で二値化をしています。

# 画像にOpenCV関数を適用
image = cv2.flip(image, 0)
image = cv2.erode(image, np.ones((11, 11)))

#表示を縮小
resized_img = cv2.resize(image,(640, 480)) 
cv2.imshow('Window', resized_img)
cv2.waitKey(10)

この一連の処理はqキーを押下する度に実行されます。上記の例では二値化のみですが、リアルタイムに画像処理したり、バーコードのデコードやOCRするにもご利用いただけます。