GrabImage.py

GrabImage.py抓取了一帧图片，是数据流，我们要解析成图片输入到YOLO里，图片是通过MvCameraControl_class类里的MV_CC_GetOneFrameTimeout函数抓取的，MV_CC_GetOneFrameTimeout是通过动态库MvCameraControl.dll封装的，不过我们只需要解流就好，看 ConvertPixelType.py里的解流过程，解流是通过MvCameraControl_class类里的MV_CC_ConvertPixelType函数实现的，同样是在MvCameraControl.dll，我们需要反编译看下dll文件中函数的实现，反编译失败，都是乱码，海康那边说也不能给源码

    stDeviceList = MV_FRAME_OUT_INFO_EX()
    memset(byref(stDeviceList), 0, sizeof(stDeviceList))
    data_buf = (c_ubyte * nPayloadSize)()
    ret = cam.MV_CC_GetOneFrameTimeout(byref(data_buf), nPayloadSize, stDeviceList, 1000)

    #MvCameraControl_class类的函数实现，没有什么内容，基本上都是在dll里，完全封装好了
    def MV_CC_GetOneFrameTimeout(self, pData, nDataSize, stFrameInfo, nMsec=1000):
        MvCamCtrldll.MV_CC_GetOneFrameTimeout.argtype = (c_void_p, c_void_p, c_uint, c_void_p, c_uint)
        MvCamCtrldll.MV_CC_GetOneFrameTimeout.restype = c_uint
        # C原型:int MV_CC_GetOneFrameTimeout(void* handle, unsigned char * pData , unsigned int nDataSize, MV_FRAME_OUT_INFO_EX* pFrameInfo, unsigned int nMsec)
        return MvCamCtrldll.MV_CC_GetOneFrameTimeout(self.handle, pData, nDataSize, byref(stFrameInfo), nMsec)

后来和海康的人沟通询问他们这个流的解码方式，他们说可以自己设置图片格式，然后我就开启了MVS软件把图片设为RGB，解码较为方便。后面发现其实我们只要对返回的pdata指向的data_buf的c_ubyte字节数组进行操作，可以不关心具体的实现过程，因为现在知道了码流的格式。有关c_ubyte的资料蛮少的，我开始是一个个读取字节，每次耗时0.27秒，性能太差，后面诸多尝试，最后发现直接用deepcopy拷贝到一个list再转化为numpy的array，进行reshape为三位矩阵再转化为图片，即可进行检测，帧率由2帧/s提高到20帧/s，还有有一个关键点是把数组转化为np.uint8的类型

            #硬着头皮读，0.27s
            a = []
            for i in range(nPayloadSize):
                a.append(data_buf[i])
            a = np.array(a)
            a = a.reshape(720,1280,3)
            a = a.astype(np.uint8)
            Img = Image.fromarray(a,"RGB")

            #利用deepcopy复制，但是存在小bug，有时候启动设备失败
            Piexl = []
            Piexl = copy.deepcopy(data_buf)
            Piexl = np.array(Piexl)
            Piexl = Piexl.reshape(720,1280,3)
            Piexl_RGB = Piexl.astype(np.uint8)
            Img = Image.fromarray(Piexl_RGB,"RGB")
            image = yolo.detect_image(Img)