harvesters
优质计算机视觉图像采集Python库
Harvester是一款Python库，旨在简化计算机视觉应用中的图像采集。其主要功能包括通过GenTL Producers进行图像采集、支持在单个Python脚本中加载多个GenTL Producers，同时还能操控GenICam特性节点。Harvester允许使用多种传输层在Python脚本中进行图像采集，并提供直观的方式操控多个GenICam兼容设备。该项目开源且遵循Apache License-2.0，适用于个人、内部或商业使用。
项目介绍：Harvesters
Harvesters 是一个 Python 库，它旨在让计算机视觉应用中的图像获取过程变得异常简单。就像《The Harvesters》画作中的农民一样，Harvesters 负责采集和收集图像数据，将其放入你的存储空间中。这个库采用 Apache License-2.0 许可证，因此用户可以随意使用、修改和分发，无论是在个人、内部还是商业软件中。
Harvesters 的主要功能
Harvesters 为用户提供了一些强大而实用的功能：
- 通过 GenTL Producers 进行图像获取：简化了从图像传感器获取图像的过程。
- 在单个 Python 脚本中加载多个 GenTL Producers：这意味着用户可以在一个脚本中使用多种传输层技术，每种传输层都有其独特的优缺点，用户可以根据应用需求选择最合适的传输层。
- 操作 GenICam 功能节点：用户可以通过 Harvesters 的接口，对兼容 GenICam 的设备（如摄像机）进行灵活的操作与配置。
GUI 支持
如果你需要图形用户界面，Harvesters 提供了一个名为 Harvester GUI 的姊妹项目，用户可以访问相关页面来获取更多信息。
常见问题解答
针对用户可能遇到的问题，Harvesters 准备了一个常见问题解答页面。用户可以浏览该页面寻找问题的解决方法。如果没有找到相关信息，可以访问问题跟踪页面，检查是否已经有与问题相关的记录。如未发现问题记录，用户可以新建问题条目以获得帮助。
在 IPython 上使用 Harvesters
用户可以在 IPython 上运行 Harvesters，示例代码展示了如何获取并处理图像。通过调用 ImageAcquirer 类的 fetch 方法，获取的图像会作为缓冲区传输。如果你在 Jupyter Notebook 上操作，还可以使用 Matplotlib 可视化图像数据。这些步骤对检查 图像处理流程中的问题非常有帮助。
核心术语和概念
了解关于 Harvesters 的一些核心术语和相关概念有助于更好地理解：
- GenApi-Python 绑定：用于处理与 GenICam GenApi 参考实现的通信的 Python 模块。
- GenTL Producer：提供与摄像机通信方式的库，不同的物理传输层段技术对用户透明。
- GenTL-Python 绑定：处理与 GenTL Producers 通信的 Python 模块。
- Harvester GUI：基于 Harvesters 的图形用户界面。
快速入门
准备好开始使用 Harvesters 吗？用户可以通过查看其中一些页面来学习如何安装 Harvesters 以及如何在典型的图像获取工作流程中使用它。
开源资源
Harvesters 使用了一些开源库和资源，包括 Pympler 和 Versioneer。这些资源在开发中提供了强有力的支持。
感谢名单
在 Harvesters 的开发过程中，许多杰出人士直接或间接地做出了贡献，他们都是优秀的 GenICam 同事。感谢他们的支持和贡献。
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