COI实验室技能：MATLAB控制PCO相机

admin • 2021-11-28 22:01 • 研发管理

COI实验室技能：MATLAB控制PCO相机

利用程序控制相机采集图片可以实现采集任务的自动化，极大地提高实验效率。本文将系统性地介绍如何掌握这一技能。从环境配置 -> GUI界面使用 -> 脚本编写 -> 项目实践几大方面进行介绍。PCO有三种可支持的matlab控制方法——adaptor、flim package和sdk，本文主要介绍方便实用的adaptor方法(特别感谢课题组袁海明同学的帮助)。本文所介绍的逻辑思路也适用于其它相机的控制(不限于PCO相机)。

1. 预备资源和知识点

matlab资源：微信“软件管家” -> 回复“matlab” -> 按指引安装，po’jie版资源建议仅供个人学习使用；
PCO相机控制软件： https://www.pco.cn/software/camera-control-software/pcocamware/
PCO官网提供的matlab配套包及说明书: https://www.pco.cn/software/third-party-software/matlab/
有一台PCO相机或其他能连接电脑的相机；

为了检验你是否掌握了这一技能，可以通过解决以下问题来检验：

配置好环境并通过image acquisition工具箱预览；
利用matlab实现PCO相机的自动曝光；
基于某一模型实时地采集并处理图像。

该技巧的特点：

仅需要USB连接电脑即可，不需要额外的图像采集卡；
方便快捷地的实现控制；

备注：如果已经熟练配置环境，可以直接跳过第二节。

2. 环境配置

正常工作之前，需要配置好matlab控制PCO所需要的环境，其基本流程如下：

环境配置很简单，下面给出了具体配置时的中间过程，如果能理解其意思可以迅速跳过。

2.1 安装PCO相机控制软件

下载并安装预备资源中的PCO相机控制软件camware。首先确保能在PCO相机控制软件下正常采集到图片：

2.2安装PCO的matlab配套包

测试完相机控制软件，就说明相机与电脑之前的串口通信是正常的。接下来下载并安装预备资源中的PCO的matlab配套包。安装之后会解压matlab控制相机所需要的文件。安装后的文件如下：

该安装包支持三种matlab控制相机的方式，本文主要介绍adaptor的方式。

2.3 配置matlab环境

打开上一节安装的adaptor文件夹，其中“readme.txt”介绍了配置流程。

整理一下需要配置的内容包括：

安装附加工具包“MinGW-w64”编译器；
安装附加工具包“image acquisition toolbox”；
设置adaptor文件夹为matlab的当前路径；
在matlab命令窗口输入“pco_imaqregister”，它会自动安装所需的dll文件；
在命令行输入“imaqhwinfo”来检验环境是否配置成功；

(1) 安装附加工具包“MinGW-w64”编译器
流程：点击matlab菜单栏主页 -> 点击附加功能 -> 搜索安装“MinGW-w64”(可能需要登录mathwork的账户，没有注册一个即可)；

(2) 安装附加工具包“image acquisition toolbox”
流程：点击matlab菜单栏主页 -> 点击附加功能 -> 搜索安装“image acquisition toolbox”；

(3) 在matlab命令窗口输入“pco_imaqregister”，它会自动安装所需的dll文件
设置adaptor文件夹作为当前matlab的路径，然后在命令行窗口运行“pco_imaqregister”；

(4) 在命令行输入“imaqhwinfo”来检验环境是否配置成功
如果运行上述指令后，弹出的结果中InstalledAdaptors:有内容，则说明环境配置成功，接下来就可以实现matlab控制PCO了。

3. matlab控制相机的GUI介绍(★★★)

在环境配置成功后，打开matlab菜单栏app中“image acquisition”工具包，会弹出matlab的相机控制窗口。熟练掌握这一技能是后面灵活编写代码的关键，往后需要设置的指令都可以直接从GUI的操作中查找。如下图所示，笔者已对关键信息做出标注。

特点：

通过GUI可以检测matlab环境是否配置成功；
通过GUI的相机属性设置和右下角的命令指示窗口，可以获取属性设置的代码指令；
指令包括设置曝光时间、每次采集的数量、是否添加时间戳、是否增加delay、触发模式、快门模式等等；

4. 用脚本的形式实现相机控制(★★★)

在熟练掌握GUI操作的基础上，我们就可以根据指令提示编写自己的相机控制脚本了。其基本流程主要如下：
根据上述流程和GUI的指令提示，我们可以编写出如下最简单的采集程序：

% control camera by matlab code
clc,clear
close all

% get source
vid = videoinput('pcocameraadaptor_r2020a', 0, 'USB 3.0');
src = getselectedsource(vid);

% initialize camera properties
vid.FramesPerTrigger = 1;   % setting the collecting number in each trigger
src.E1ExposureTime_unit = 'us';  src.E2ExposureTime = 10000;

% collecting images
start(vid);
while get(vid,'FramesAvailable')<vid.FramesPerTrigger
end
img = getdata(vid);

% save and display image
mkdir('./images');
imwrite(img,'./images/test.tif');
imshow(img);

% close vid
delete(vid);

程序的运行结果如下，可以灵活便捷地采集到不同的图像：

在这个程序中，采集指令其实只有中间的三行代码，其余部分都是属性设置或者保存显示文件。因此，在这个框架下，我们可以非常灵活地编写自己的采集程序，并且可以增加图像处理算法到程序中。下一节将介绍几种应用此框架的编程实例。

5. 实践项目(★★★★★)

5.1 基于matlab程序实现最大的动态范围利用率

本项目旨在通过算法实现相机的自动曝光，从而适应不同亮度的拍照环境，特别是对于亮度变化迅速的应用场景。以调节镜头的光圈作为场景亮暗的变化模拟，本项目程序的运行结果如下。在改变光圈大小后(模拟场景亮度变化)，程序能够自动地调整曝光时间，使得采集图像的强度分布充满相机整个动态范围，从而实现最大动态范围的利用率。

大光圈的结果：
小光圈的结果：

该自动曝光模型具有以下特点：

实现百毫秒量级自动曝光的调整；
面对极大程度地过曝，程序也能快速地调整到合适的曝光时间；
实现了最大动态范围的利用率，并可以通过调整模型参数实现不同程度的自适应。

5.1.1 最大化利用率的模型

问题核心：如果相机曝光时间不合适，可能会造成图像过暗或者过曝，传统方法是人工调试，其主要缺点就是速度慢。所以核心问题就是如何找到合适的曝光时间，并且能同时解决过暗或者过曝的情况。

模型思路：

按照伪代码的思路，其程序实现方法如下：

% 编写程序实现PCO相机自动曝光
% 流程：设置一个初始曝光时间10ms -> 采集一张图片 -> 计算前2%数值的均值V -> 
%       e_t=6553/V*e_t -> 重新采集图像 -> 计算前2%数值的均值V ->e_t=65535/V*e_t；

clc, clear
close all

% get source
vid = videoinput('pcocameraadaptor_r2020a',0,'USB 3.0');
src = getselectedsource(vid);

% initialization
vid.FramesPerTrigger = 1;
exposure_time = 10000;   
src.E1ExposureTime_unit = 'us';
src.E2ExposureTime = exposure_time;
fprintf('测试程序实现自动曝光n');

% capture image
start(vid);
while get(vid,'FramesAvailable')<vid.FramesPerTrigger
end     % ensure that vid had capture enough images
img1 = getdata(vid);

% upgrate the first stage exposure_time
[A1,~] = sort(img1(:),'descend');
V1 = mean(A1(1:round(numel(A1)/50)));
exposure_time1 = 6553./V1.*exposure_time;
src.E2ExposureTime = exposure_time1;
% disp(['upgrade the first stage exposure_time is: ',...
%     num2str(exposure_time1/1000),'ms']);
pause(0.001);

start(vid);
while get(vid,'FramesAvailable')<vid.FramesPerTrigger
end     % ensure that vid had capture enough images
img2 = getdata(vid);

% upgrate the second stage exposure_time
[A2,~] = sort(img2(:),'descend');
V2 = mean(A2(1:round(numel(A2)/50)));
exposure_time = 65535./V2.*exposure_time1;
src.E2ExposureTime = exposure_time;
disp(['upgrade the final exposure_time is: ',...
    num2str(exposure_time/1000),'ms']);
pause(0.001);

% capture the needing images
start(vid);
while get(vid,'FramesAvailable')<vid.FramesPerTrigger
end     % ensure that vid had capture enough images
img = getdata(vid);

figure(1),set(gcf,'Units','Pixel','position',[934 238 985 409]);
subplot(121), imshow(img);
subplot(122), imhist(img);
pause(0.001);

% close vid
delete(vid)

模型中计算前1%的数值也是可以的，只是其曝光程度有微小的差别。

5.2 基于matlab程序实时演示模型对采集图像的处理结果

本项目主要演示如何将图像处理算法增加到采集过程中，从而实现实时的处理图像。以图像的热力估计模型(仅道具，非真实)为例，其运行结果为：

如图，左边为相机实时采集到的图像，右边为经过模型处理后实时显示的结果。
程序实现：

% control camera by matlab code
clc,clear
close all

% get source
vid = videoinput('pcocameraadaptor_r2020a', 0, 'USB 3.0');
src = getselectedsource(vid);

% initialize camera properties
vid.FramesPerTrigger = 1;   % setting the collecting number in each trigger
src.E1ExposureTime_unit = 'us';  src.E2ExposureTime = 15000;

% collecting images
n = 0;
while n<100
    n = n+1;
    start(vid);
    while get(vid,'FramesAvailable')<vid.FramesPerTrigger
    end
    img = im2double(getdata(vid));
    img_gray = im2uint8(img);
    img_tmp = repmat(img_gray,1,1,3);
    img_deal = label2rgb(gray2ind(img_gray, 255), jet(255));
    figure(1), imshow([img_tmp img_deal]);
    pause(0.001);
end

% close vid
delete(vid);

6. 总结

本文系统性地介绍了如何掌握matlab控制PCO相机这一技能，从环境配置 -> GUI操作介绍 -> 脚本编写 -> 实例演示，相信掌握这项技能的你们一定能实验做得更顺利，哈哈哈~
在笔者掌握这项技能之后，发现其用处很大，所以专门为它写了这篇指南，也感谢课题组师弟师妹帮忙准备了素材(*￣︶￣)。
欢迎广大读者们批评指正，学习交流，加油！

本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。

THE END

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