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FLIR SDK.rar - FLIR ADK - FLIR相机SDK

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简介：
这段资料是FLIR（Flir Systems Inc.）公司提供的软件开发工具包（Software Development Kit, SDK），专门用于支持开发者使用FLIR相机的各项功能进行应用程序开发。包含于FLIR Access Developer Kit (ADK)中，此资源文件名为FLIR SDK.rar。 SDK for FLIR infrared camera

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  • FLIR SDK.rar - FLIR ADK - FLIR相机SDK
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    这段资料是FLIR（Flir Systems Inc.）公司提供的软件开发工具包（Software Development Kit, SDK），专门用于支持开发者使用FLIR相机的各项功能进行应用程序开发。包含于FLIR Access Developer Kit (ADK)中，此资源文件名为FLIR SDK.rar。 SDK for FLIR infrared camera
     
  • Python调用FLIR红外相机SDK
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    本教程介绍如何使用Python编程语言调用FLIR红外相机的软件开发工具包（SDK），实现对红外图像数据的采集与处理。适合开发者学习实践。 使用Python调用FLIR相机SDK可以实现温度获取、图像拍摄以及调色板设置等功能。在此之前需要先安装FLIR红外相机的驱动程序。
     
  • Python调用FLIR红外相机SDK
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    本简介介绍如何使用Python编程语言来调用FLIR红外相机的SDK，实现对FLIR相机的各项功能进行自动化控制和数据采集。 通过Python调用FLIR相机SDK可以实现温度获取、图像拍摄以及调色板设置等功能。在此之前需要安装FLIR红外相机的驱动程序。
     
  • FLIR Camera Wrapper for Qt5 and PyQt5: Qt相机类，支持Spinnaker FLIR相机...
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    简介：FLIR Camera Wrapper for Qt5和PyQt5是一个用于Qt框架的库，提供便捷的接口来控制Spinnaker兼容的FLIR相机，简化了摄像头设置、图像捕获及处理的过程。 FLIR_camera_wrapper_for_Qt5_and_PyQt5 是一个用于Spinnaker FLIR相机的 Qt 相机类，能够生成图像接收信号以提高性能。通过将 Qt Signal 对象连接到 Spinnaker 库中的图像事件处理器，可以加快每秒帧率，并减少轮询过程中获取和提供图像的工作量。该库同时支持 Qt 和 PyQt5（分别命名为 qt_camera 和 pyqt_camera）。 有三种方式可以触发相机硬件：默认设置为“无触发”，在这种模式下无需任何外部信号即可访问实时流式传输的图像；第二种是软件触发，通过执行 sendSwTrigger() 方法后可使用获取到的图像；第三种是硬件触发，在这种情况下需要将电气 PWM 连接到外部 Hirose Connector 的特定输入端口。只有在满足以上条件时，相机才会提供图像并通过 Qt 信号传递给应用程序。
     
  • FLIR Lepton 数据表
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    《FLIR Lepton数据表》提供了关于Lepton热像传感器系列的详尽技术参数，包括性能指标、电气特性及环境适应性等信息，是研发和应用中的重要参考文档。 FLIR Lepton是一款小巧的长波红外摄像头模块，尺寸小于一角硬币，并且价格仅为传统红外相机的十分之一。它采用80×60活动像素焦平面阵列（FPA），易于集成到移动设备和其他电子产品中作为红外传感器或热成像仪使用。 在增强型红外传感器方面，FLIR Lepton比常见的热电堆阵列具有更高的灵敏度，其热灵敏度小于50mK。它支持温度稳定的输出以进行辐射处理，并有低功耗的正常运行模式（150mW）和待机模式可供选择。 作为无需冷却的热成像设备，FLIR Lepton非常适合小型电子设备使用。它集成了数字热成像处理功能并提供多种镜头选项，例如视场为50度或25度的选择以及快门选项，使成像时间缩短至小于0.5秒。 在集成方面，简化了带有热功能的设备开发和制造过程。FLIR Lepton封装尺寸为8.5 x 8.5 x 5.6毫米，并符合出口标准（<9Hz）。它提供MIPI和SPI视频接口并使用手机兼容电源供电，同时具备两线串行控制接口及32脚插座连接器。 该模块进行了温度补偿以确保不受相机温度影响的图像输出。此外，FLIR Lepton还支持非均匀性校正，并有自动模式（无需快门）以及与外部快门相容的选项。成像优化在工厂配置中已完全自动化处理。 从规格上看，FLIR Lepton使用了不需冷却且具备VOx微测辐射热计技术，其长波红外覆盖范围为8至14微米。像素格式是逐行扫描方式下的80×60阵列，并具有小于50mK（即0.05°C）的热灵敏度。用户可以选择输出格式：包括14位、自动增益控制应用中的8位或24位RGB，适用于色彩化和自动增益控制场景。水平视场角度为51°而对角线视场则达63.5°。 FLIR Lepton的封装尺寸是8.5 x 8.5 x 5.6毫米，并且重量仅为0.55克，在环境适应性方面，它拥有推荐的操作温度和存储温度范围。此外，该模块通过了抗冲击测试以增强其耐用性和可靠性。在电气特性上包括视频数据接口时钟输入、控制端口等。 总体而言，FLIR Lepton作为一款微型长波红外摄像头模块为用户提供了丰富的功能以及优异的性能，并且易于集成到各种便携式电子产品中去使用。
     
  • MATLAB与FLIR相机热分析演示文档：源自使用MATLAB和FLIR相机的热分析网络研讨会...
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    该演示文档展示了如何利用MATLAB结合FLIR相机进行完整热分析流程，内容涵盖了从数据采集到图像处理、数据分析等环节，旨在帮助用户理解并应用这一技术方案。来源于使用MATLAB和FLIR相机的热分析网络研讨会。 “使用 MATLAB 和 FLIR 相机进行热分析”网络研讨会的演示文件包括了会议中使用的图像和视频。
     
  • FLIR验证集YOLO标注
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    本数据集为FLIR红外图像的数据集合，用于验证YOLO模型在热成像环境下的目标检测准确性与鲁棒性。包含详细标注信息。 YOLO（You Only Look Once）是一种用于实时目标检测的深度学习算法，在计算机视觉领域得到广泛应用，尤其是在自动驾驶、监控系统以及无人机导航等领域。这些场景需要快速且准确地识别图像中的物体。 FLIR验证集是一个专门针对热成像或红外图像的目标检测数据集，适用于在低光照或非可见光环境下进行物体识别的任务。每个图像对应的边界框标注信息被称为该数据集中YOLO标签文件的一部分；这类文件通常包含一组坐标和类别的数值，这些值代表了图像中每一个物体的精确位置及其类型。 每一行的数据格式一般为：类别概率、x中心坐标、y中心坐标、宽度以及高度等。例如，“0.5 0.3 0.4 0.2 0.6”意味着该对象属于第零类（其识别准确率为50%），且物体的几何中心位于图像横轴上的位置为30%，纵轴上则是在40%的位置，宽度占据整个图面宽幅的20%，高度则是总高的60%。这里类别编号从“0”开始计数。 在训练YOLO模型时，这些标签文件需与相应的图像一起使用；深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）会读取并转化它们为合适的格式以供模型进行学习和识别物体的过程。FLIR验证集由于包含热成像数据，在开发适用于各种环境条件下的目标检测系统中尤其有用，比如在夜晚或者视线不佳的条件下。 YOLO算法的优势在于其高效性和实时性；与其他目标检测方法相比，它能够在一次向前传播过程中完成所有任务而无需多次扫描图像。这使得它可以同时保持高精度和快速推理速度的特点。然而，在处理小物体以及多类别物体时，YOLO可能面临一些挑战，这些问题通常通过优化网络结构（如改进版的YOLOv2、YOLOv3或最新的YOLOv4）或者引入其他技术手段（比如Focal Loss、Anchor Boxes等）来解决。 FLIR验证集中的Yolo标签文件是训练和评估模型在热成像或红外图像中目标检测性能的重要资源。通过理解和处理这些数据，我们可以进一步提升模型的适应性和精度，在需要高准确度及实时性的环境中发挥更好的作用。
     
  • FLIR-pyqt5全面测试程序
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    FLIR-pyqt5全面测试程序是一款专为FLIR热像仪设计的应用软件，采用pyqt5框架开发。该程序提供了一系列详尽的功能和模块，旨在对设备的各项性能进行全面检测与评估，适用于科研、工业及维护等多个领域。 在Windows 10操作系统下使用PyCharm开发环境，并结合Python 3.7与PyQt5库来实现一个功能：打开相机、调整曝光度以及保存照片。