crisp 2.2

我可以在我的应用程序中使用这些方法吗？

此软件包中的校准方法假设如下

• 您的相机已校准，包括已知的读出时间

• 相机帧率是恒定的，并且已知

• 陀螺仪帧速率是恒定的，并且大约是已知的（在几赫兹或百分比内）

如果视频和陀螺仪数据不是均匀采样的，但您可以访问一些可靠的时间戳，那么您仍然可以使用该方法重新采样数据以使其均匀。“可靠”是指没有漂移的时间戳，也没有（或可忽略不计）抖动。

从 1.0 开始的变化

2.0 版本的crisp 具有新的全自动校准器。这意味着没有令人信服的理由使用以前版本的crisp 中的半手动方法。因此旧的示例脚本已被删除，旧的函数不会导入到模块命名空间中。没有删除旧功能，因此如果您想使用它们，它们仍然可以在子模块中使用。

安装

要使用该包，您需要以下 Python 包：

• 数字货币

• 科学派

• 开放式CV

• matplotlib

最简单的方法是从 PyPI 安装：

$ pip install crisp

如果要从源代码构建包，还需要Cython 包。要构建和安装清晰模块，只需运行以下命令：

$ python setup.py build
$ python setup.py install

对于仅限用户的安装，将--user添加到安装命令。

用法

陀螺仪和视频数据首先加载到流对象（GyroStream和VideoStream的子类）中。为了能够理解点如何从现实世界映射到图像，视频流还需要一个CameraModel (-subclass) 实例。

import crisp

gyro = crisp.GyroStream.from_data(some_data_array)
camera_model = crisp.AtanCameraModel(...) # One specific choice of camera model
video = crisp.VideoStream.from_file(camera_model, video_file_path)

然后，我们使用AutoCalibrator实例将流连接在一起。由于校准过程需要估计时间偏移和相对旋转，因此首先使用 initialize()成员进行估计。此初始化只需要您提供一个近似的陀螺仪采样率（以赫兹为单位）。

calibrator = crisp.AutoCalibrator(video, gyro)
calibrator.initialize(guessed_gyro_rate)
result = calibrator.calibrate() # Dict of calibrated parameters

初始化和校准错误可以通过处理 InitializationError和CalibrationError来捕获。

反馈

• 有关方法和论文的任何问题，请发送电子邮件至hannes 。奥夫伦@刘。瑟。

• 关于代码的问题，欢迎您使用 GitHub 提供的工具（问题报告等），或发送电子邮件。

执照

此存储库中的所有代码均在 GPL 版本 3 下获得许可。