测试图像偏移程度和队列补偿程序测试未完成

README.md

@@ -129,7 +129,13 @@
 
 引入了RGB和光谱图像的原因，这里牵扯到图像对齐的问题。
 
-这里可以看到对齐的结果：
+### 对齐检测算法
+
+理论大概是这样，但是这不重要啦，简单来说就是偏差平面里头计算响应强度，这是当时的草稿。
+
+![截屏2022-07-30 09.23.13](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/%E6%88%AA%E5%B1%8F2022-07-30%2009.23.13.png)
+
+实现以后这里可以看到对齐的结果，算法实现在`main_test.py`里头的`calculate_delta()`：
 
 ![Figure_1](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/Figure_1.png)
 
@@ -143,3 +149,29 @@
 ![Figure_4](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/Figure_4.png)
 
 这张图片里的上下偏差则达到了2.6厘米左右。
+
+### 图像拍摄脉冲触发问题
+
+2022年7月30日我们进行了二次实验，本来以为会得到一个恒定的偏差结果，但是，情况并不像我们想的那样：
+
+![截屏2022-07-30 09.18.15](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/%E6%88%AA%E5%B1%8F2022-07-30%2009.18.15.png)
+
+
+
+从这张图可以看到，两张图的偏差大概是上下10像素，RGB偏上，左右偏差19像素，RGB偏左，
+
+但是！RGB图像明显是扭曲的，这显然是由于触发导致的。
+
+从其他图片来看：
+
+![截屏2022-07-30 09.19.28](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/%E6%88%AA%E5%B1%8F2022-07-30%2009.19.28.png)
+
+明显也存在图像扭曲的情况，偏差情况是：
+
+![截屏2022-07-30 09.41.34](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/%E6%88%AA%E5%B1%8F2022-07-30%2009.41.34.png)这张图上下已经对不上了，用它计算的偏差不具备参考价值。
+
+![截屏2022-07-30 09.20.34](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/%E6%88%AA%E5%B1%8F2022-07-30%2009.20.34.png)
+
+偏差的影响，也可从这幅图当中看到，这幅图的上下偏差达到了惊人的200像素，明显考虑是触发有问题了，不然偏差值至少是恒定的。
+
+结论是考虑RGB相机的触发存在一定问题。

main_test.py

@@ -70,7 +70,7 @@ class TestMain:
                     print(delta)
                 self.merge(rgb_img=rgb_img, rgb_mask=rgb_mask,
                            spec_img=spec_img[..., [21, 3, 0]], spec_mask=spec_mask,
-                           file_name=rgb_file_name)
+                           rgb_file_name=rgb_file_name, spec_file_name=spec_file_name)
 
     def test_rgb(self, rgb_img, img_name):
         rgb_mask = self._rgb_detector.predict(rgb_img)
@@ -93,13 +93,14 @@ class TestMain:
         return spec_mask
 
     @staticmethod
-    def merge(rgb_img, rgb_mask, spec_img, spec_mask, file_name):
+    def merge(rgb_img, rgb_mask, spec_img, spec_mask, rgb_file_name, spec_file_name):
         mask_result = (spec_mask | rgb_mask).astype(np.uint8)
         mask_result = mask_result.repeat(Config.blk_size, axis=0).repeat(Config.blk_size, axis=1).astype(np.uint8)
         fig, axs = plt.subplots(3, 2)
-        axs[0, 0].set_title(file_name)
+        axs[0, 0].set_title(rgb_file_name)
         axs[0, 0].imshow(rgb_img)
         axs[1, 0].imshow(spec_img)
+        axs[1, 0].set_title(spec_file_name)
         axs[2, 0].imshow(mask_result)
         axs[0, 1].imshow(rgb_mask)
         axs[1, 1].imshow(spec_mask)
@@ -107,7 +108,7 @@ class TestMain:
         plt.show()
         return mask_result
 
-    def calculate_delta(self, rgb_img, spec_img, search_area_size=(200, 200), eps=1):
+    def calculate_delta(self, rgb_img, spec_img, search_area_size=(400, 200), eps=1):
         rgb_grey, spec_grey = cv2.cvtColor(rgb_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY), cv2.cvtColor(spec_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
         _, rgb_bin = cv2.threshold(rgb_grey, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
         _, spec_bin = cv2.threshold(spec_grey, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
@@ -161,5 +162,5 @@ class TestMain:
 
 if __name__ == '__main__':
     testor = TestMain()
-    testor.pony_run(test_path=r'/Volumes/LENOVO_USB_HDD/zhouchao/728-tobacco/correct',
+    testor.pony_run(test_path=r'/Volumes/LENOVO_USB_HDD/zhouchao/0730saved_img/correct',
-                    test_rgb=True, test_spectra=True, get_delta=False)
+                    test_rgb=True, test_spectra=True, get_delta=True)