calibrate()
📖 方法说明
执行传感器校准，建立基准图像用于后续的数据采集和处理。校准过程对于确保数据准确性至关重要。
📝 语法
# 方式1: 自动采集图像进行校准（在线模式）
sensor.calibrate()
# 方式2: 使用指定图像进行校准（离线模式）
sensor.calibrate(calib_img=image)
🔧 参数
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
calib_img | np.ndarray | None | None | 用于校准的图像None 表示自动采集图像进行校准 |
📤 返回类型
无返回值
💡 示例代码
在线校准（自动采集）
from pyvitaisdk import GF225, VTSDeviceFinder
# 获取设备并初始化传感器
finder = VTSDeviceFinder()
devices = finder.get_devices()
sensor = GF225(devices[0])
# 自动采集图像进行校准
print("请确保传感器表面无接触...")
sensor.calibrate()
print("传感器已校准")
# 使用传感器...
# 释放实例
sensor.release()
离线校准（指定图像）
import cv2
from pyvitaisdk import GF225
# 离线模式初始化
sensor = GF225(config=None)
# 加载已保存的校准图像
calib_image = cv2.imread("calibration_image.jpg")
# 使用指定图像进行校准
sensor.calibrate(calib_img=calib_image)
print("传感器已校准（离线模式）")
sensor.release() # 释放资源
⚠️ 注意事项
校准环境要求
- 无接触状态：校准时传感器表面不能有任何物体接触
- 稳定光照：保持环境光照稳定，避免反光和阴影
- 清洁表面：确保传感器表面清洁，无灰尘或污渍
重要提醒
- 校准过程中请勿触碰传感器
- 校准图像质量直接影响后续所有数据的准确性
最佳实践
- 在每次启动程序时执行一次校准
- 长时间运行时定期重新校准
- 保存校准图像以备离线处理使用
离线模式说明
离线数据处理时：
- 需要提供预先采集的校准图像
- 图像格式：
np.ndarray，shape 为(H, W, 3) - 确保图像与实际采集条件一致
🔗 相关方法
- GF225() - 初始化传感器实例
- collect_sensor_data - 采集传感器数据
- release - 释放传感器资源