basler製のカメラ

basler製のTOFカメラを2Dカメラとして使うときの嵌りごと

• pythonを用いてbasler製のblaze-101から画像を取得する際に、いろいろハマっのでメモっとく

blaze-101とは

• basler製のTOFカメラ
  • TOF: 測量手法の一つで、光の飛行時間(光がぶつかってから、跳ね返ってくるまでの時間)を使うやつ
• 2D撮影もできる(グレースケール) ※ オプションで2Dカメラ関連を増強できたような気がする
• TCP/IPを用いてデータを送受信している
• C++, C#, pythonについてはライブラリが用意されてる
• 基本的にインターネットの世界にいい感じの情報が見当たらない、本当に困ったらサポートに連絡が必要になる
• 安定化電源+専用ケーブルを用いる構成だと、物理層セットアップが5minとかでは終わらない

2dカメラとしてblaze-101を扱う際の pypylon vs Harvester

• pypylon, Harvesterともにpythonで利用可能なpkg

共通項目

• カメラへの接続から画像取得までを一括で設定できる
• パラメータ調整が難しそうなので、OpenCvなどを用いて画像を加工すると楽なケースあり
• 基本的にインターネットの世界にいい感じの情報が見当たらない

pypylonについて

• baslerのgithubにレポジトリが存在してるが公式サポートされていない (https://github.com/basler/pypylon)
• サンプルコードが動かないことが多々ある(値設定すらままならなかった)
• 画像生成のサンプルコードについては動作するが、画像がバイナリそのままっぽい感じのデータになっちゃう
• ホスト側のマシンにてネットワークの設定がいい感じでも、dockerコンテナ上でサクッと動かない (調査時間がほぼないため原因はあんまり分かってない)

Harvesterについて

• GUIツールで表示される画像はHarvesterを使用している
• baslerのgithubにレポジトリがしていないが、こっちはサポートされてる雰囲気を感じる
• pythonのバージョンに気をつければ、サンプルコードがいい感じに動く
  • 古いバージョンだと、APIが微妙に違いサンプルコードが動かないのでpip listとかで確認しておく
• ホスト側のマシンにてネットワークの設定がいい感じだと、dockerコンテナ上でサクッと動く

最後に

• とりあえず、Harvester使っておいた方が良いかと思いました