Baumer工业相机堡盟相机如何使用BGAPI SDK和Opencv联动实现图像转换成视频（C#）

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Baumer工业相机

Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。
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Baumer工业相机的BGAPI SDK可以和OpenCV进行联合实现图像转换成视频的功能。

Baumer工业相机SDK技术背景

Baumer工业相机的BGAPI SDK可以提供相机的图像原始数据，Halcon具有极为巨大的图像处理库，在图像处理领域非常强大，功能丰富，使用于工业视觉检测。

工业相机的SDK（Software Development Kit）是为了方便开发人员对工业相机进行控制和图像采集而提供的一套软件工具。而Halcon是一款强大的机器视觉软件，能够进行图像处理、分析、识别等多种任务。

Baumer工业相机软件CameraExplorer 3.3.2版本下载路径如下：

https://download.csdn.net/download/xianzuzhicai/87426794（Baumer工业相机软件CameraExplorer-Windows-x64版本）

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代码分析

本文介绍使用BGAPI SDK对Baumer工业相机进行开发时，使用OpenCV作为图像处理库进行视频生成的相关功能。

第一步：先引用OpenCV库

本文使用“opencv_ffmpeg410_64.dll”和其它常用OpenCV库作为功能应用显示视频生成功能
C#环境下引用OpencCV库代码如下所示：

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
using OpenCvSharp.Extensions;

第二步：引用图像文件夹生成视频

后续进行图像转换成视频的核心代码，如下所示：

string VideoSavePath = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;  
string videopath = "";
private void CreateVideo_Click(object sender, EventArgs e)
{
    //string VideoSavePath = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;            
    FolderBrowserDialog dlg = new FolderBrowserDialog();
    dlg.Description = "请选择视频保存路径";
    dlg.SelectedPath = VideoSavePath;
    if (DialogResult.OK == dlg.ShowDialog())
    {
        VideoSavePath = dlg.SelectedPath;
        SaveVideoPathDisplay.Text = VideoSavePath;
        videopath = VideoSavePath+"\\" + "OutputVideo.avi";
        string task_path = pImgFileDir;
        if (!Directory.Exists(task_path))
        {
            MessageBox.Show("未选择生成视频的源图片文件夹路径");
            return;
        }
        DirectoryInfo dir = new DirectoryInfo(task_path);
        int imagecount = 0; int width1 = 0; int height1 = 0;
        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        foreach (FileInfo file in dir.GetFiles("*.bmp", SearchOption.AllDirectories))
        {
            imagecount = imagecount + 1;
            string Imagepath = file.FullName;

            //Bitmap image0 = file2img(Imagepath);
            //Mat matimg = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(image0); 

            Mat mat_res_8 = Cv2.ImRead(Imagepath, ImreadModes.Grayscale);
                    
            width1 = mat_res_8.Width; height1 = mat_res_8.Height;
            break;
        }
        if (imagecount > 0 & width1 > 0 & height1 > 0)
        {
            int fpsint = (Int32)numericUpDown3.Value;
            video = new VideoWriter(videopath, VideoWriter.FourCC('X', 'V', 'I', 'D'), fpsint,
                    new OpenCvSharp.Size((double)width1, (double)height1), false);
            OnNotifyShowRecieveMsg("开始生成视频");
            foreach (FileInfo file in dir.GetFiles("*.bmp", SearchOption.AllDirectories))
            {
                string Imagename = file.Name;
                string Imagepath = file.FullName;
                Mat mat_res_8 = Cv2.ImRead(Imagepath, ImreadModes.Grayscale);
                //CreateVideoFromImage(mat_res_8);
                video.Write(mat_res_8);
                if (Cv2.WaitKey(1) == 27)//隐藏指令：按ESC可停止生成视频
                {
                    break;
                }
            }
            video.Release();
            OnNotifyShowRecieveMsg("生成视频已完成");
            DateTime dt2 = DateTime.Now;
            TimeSpan ts = dt2.Subtract(dt1);
            double bb = (dt2 - dt1).Ticks / 10000000;//转换成秒
            Int32 NowMinu = (Int32)ts.TotalSeconds;
            OnNotifyShowRecieveMsg("生成时间:" + NowMinu+"S");
            string ExplorPath = VideoSavePath;
            //if (Directory.Exists(ExplorPath))
            //    System.Diagnostics.Process.Start(ExplorPath);
            if (Directory.Exists(ExplorPath))
            {
                if (File.Exists(videopath))
                {
                    OnNotifyShowRecieveMsg("自动打开视频路径");
                    string pathnew = "/select," + videopath;
                    System.Diagnostics.Process.Start("Explorer.exe", @pathnew);
                }                      
            }
                    
        }
        else
        {
            MessageBox.Show("选择路径下无对应图片,无法生成视频");
        }
               
    }          
          
}

工业相机图像通过OpenCV转为视频的优点

1. 低水平图像处理： OPENCV为低级别的图像处理提供了一套丰富的库。它允许轻松访问图像特征，如对比度、亮度和颜色校正。

2. 实时视频处理： 使用OPENCV，你可以实时处理视频流，允许对处理过程进行即时反馈和调整。

3. 精确的物体检测： OPENCV提供先进的物体检测和识别算法，能够准确识别和跟踪视频流中的物体。

4. 高效的硬件利用： OPENCV的设计旨在最大限度地提高硬件利用率，使其成为一个高效的视频处理平台。

5. 跨平台兼容性： OPENCV与多种操作系统兼容，使其易于集成到现有的软件系统中。

总的来说，通过OPENCV将工业相机图像转换为视频，可以实现高效、准确、实时的图像处理和分析，使其成为工业应用的有力工具。

工业相机图像转为视频的行业应用

1. 制造业： 工业相机可用于捕捉装配线、机器和设备的图像，这些图像可转换为视频，用于监测生产和质量控制。

2. 医疗：工业相机用于医疗成像设备，如X射线、MRI、CT扫描和超声波。将这些图像转换为视频后，医生和医疗专业人员可以实时查看和分析图像。

3. 安全和监视： 工业相机被用于公共场所、办公室和家庭的安全和监控。将图像转换为视频可以进行连续监控，并更容易分析。

4. 交通： 工业相机被用于交通系统，如机场、高速公路和火车，以监测交通和确保安全。将图像转换为视频可以对交通模式和潜在的安全隐患进行实时监控和分析。

5. 农业： 工业相机被用于农业，以监测作物、牲畜和机械。将这些图像转换为视频后，农民和农业专业人员可以监测和分析作物和牲畜的健康和生长情况。