FLIRPY 开源项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flirpy 1. 项目介绍
FLIRPY 是一个用于与 FLIR 热成像相机和图像进行交互的 Python 库。它旨在成为一个一站式解决方案，提供以下功能：
- 通过串行接口与相机进行交互和查询。
- 捕获原始图像。
- 将 FLIR 文件格式（如 seq、fff）转换为可读的、地理标记的图像。
- 将原始图像转换为辐射图像。
FLIRPY 已经过以下设备的测试：
- FLIR Tau 2（串行）
- TeAx ThermalCapture Grabber USB（图像捕获和 Tau2 串行）
- FLIR Boson（串行和图像捕获）
- FLIR Duo Pro R（图像后处理）
- TeAx Fusion Zoom（图像后处理）
- FLIR Lepton（PureThermal 板，仅捕获+遥测）
如果您的相机不在此列表中且不生成 SEQ 文件，则 FLIRPY 可能不支持它。
2. 项目快速启动
安装
FLIRPY 已经在 Python 3 上进行了测试，并且可能适用于 Python 2。建议在虚拟环境或 Conda 环境中安装包。
使用 pip 安装：
pip install flirpy
或者，您可以克隆仓库并运行：
pip install .
或者：
python setup.py install
使用示例
以下是一个简单的示例，展示如何使用 FLIRPY 捕获和处理图像：
from flirpy.camera.tau import Tau
# 初始化相机
camera = Tau()
# 捕获图像
image = camera.grab()
# 保存图像
camera.save_image(image, "output.png")
# 关闭相机
camera.close()
3. 应用案例和最佳实践
案例1：热成像数据分析
FLIRPY 可以用于捕获和分析热成像数据。例如，您可以使用 FLIRPY 捕获一系列图像，然后使用 Python 的数据分析库（如 NumPy 和 Matplotlib）进行进一步处理。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from flirpy.camera.tau import Tau
# 初始化相机
camera = Tau()
# 捕获图像
image = camera.grab()
# 将图像转换为 NumPy 数组
image_array = np.array(image)
# 显示图像
plt.imshow(image_array, cmap='hot')
plt.show()
# 关闭相机
camera.close()
案例2：自动化热成像监测
FLIRPY 可以集成到自动化系统中，用于实时监测和记录热成像数据。例如，您可以设置一个定时任务，定期捕获和保存图像。
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import schedule
import time
from flirpy.camera.tau import Tau
def capture_image():
camera = Tau()
image = camera.grab()
camera.save_image(image, f"output_{time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.png")
camera.close()
# 每小时捕获一次图像
schedule.every().hour.do(capture_image)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
4. 典型生态项目
项目1：热成像无人机
FLIRPY 可以与无人机系统集成，用于捕获和分析飞行中的热成像数据。例如，您可以使用 FLIRPY 捕获无人机飞行路径上的热成像数据，并使用地理信息系统（GIS）进行分析。
项目2：工业设备监测
FLIRPY 可以用于监测工业设备的热成像数据，以检测潜在的故障或异常。例如，您可以使用 FLIRPY 捕获设备的热成像数据，并使用机器学习算法进行异常检测。
项目3：医学成像
FLIRPY 可以用于医学成像应用，例如皮肤温度监测或手术过程中的热成像。例如，您可以使用 FLIRPY 捕获患者的热成像数据，并使用图像处理技术进行分析。
通过这些应用案例和生态项目，FLIRPY 展示了其在不同领域中的广泛应用潜力。