jetson nano + IMX219采raw图

研究了一圈，想直接采集raw图，很难。淘宝上直接买的模组，几乎都是直接出isp过后的图，至少有个去马赛克的过程，这就很难采raw了。淘宝上几乎是只能定制。想不到，不需要isp功能的相机模组反而非常难找。通过开发板来做的话，也很少有相关资料，而且多数是数莓派的开发板的，没搞过这种板。研究了一下，用jetson nano应该也可以，以下的仅有的一些资料：

1，采raw同时马上转成Mat

2，在Jetson Nano平台上利用libargus控制树莓派相机模块拍照

 3，GitHub - zhaoxuhui/Jetpack-Argus-Demo-OneShot

资料1有提一下代码是怎么样采集到raw数据（没有保存raw图），资料2的整体的介绍，包括了最小工程建立，cmake怎么写之类，资料3是2的github代码。

实际操作的时候，是下载github代码为蓝本，参考资料1来改成拍raw的指令，并摸索raw的保存和imx219相机的图片buffer预处理，资料1中的相机是13.2m相机，pitch是8192，而我的相机是（3264+64）*2，且我的相机的pitch中没用的数据是放在前面的，他那个相机是放在后面的。这个64也是多次尝试后摸索出来的，不跳过pading的时候i，图片会乱码，同时会有一行一行很规律的黑线，这个黑线看起来差不多是64个像素，且是从头开始的。按理说imx最大像素是3280,减去3264,就是16了，不知道为什么是64,但实际上就是64有效，没具体研究。

附上我以资料三中main-all.cpp修改来的main-raw.cpp，其他部分模仿资料三就好了：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <Argus/Argus.h>
#include <EGLStream/EGLStream.h>
#include <iostream>
#include<fstream>  
#include<iostream>  
#include<string>   
int main(int argc, char** argv)
{// step1 创建Argus环境Argus::UniqueObj<Argus::CameraProvider> cameraProvider(Argus::CameraProvider::create());Argus::ICameraProvider *iCameraProvider = Argus::interface_cast<Argus::ICameraProvider>(cameraProvider);// 信息输出std::cout<<"Step1: Create Argus Session and Get Camera Provider"<<std::endl;if(!iCameraProvider){std::cout<<"==>Cannot get core camera provider interface"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Argus Version:"<<iCameraProvider->getVersion().c_str()<<std::endl<<std::endl;}// step2 获取可用相机std::vector<Argus::CameraDevice*> cameraDevices;iCameraProvider->getCameraDevices(&cameraDevices);// 信息输出std::cout<<"Step2: Get Available Camera Devices by Camera Provider"<<std::endl;if(cameraDevices.size()==0){std::cout<<"==>No cameras available"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>"<<cameraDevices.size()<<" Camera device(s) avaiable"<<std::endl<<std::endl;}// step3 获取相机属性接口Argus::ICameraProperties *iCameraProperties = Argus::interface_cast<Argus::ICameraProperties>(cameraDevices[0]);// 信息输出std::cout<<"Step3: Get Properties of Available Camera"<<std::endl;if(!iCameraProperties){std::cout<<"==>Failed to get iCameraProperties interface"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to get iCameraProperties interface"<<std::endl<<std::endl;}// step4 获取相机支持的拍摄模式并默认使用第一个拍摄std::vector<Argus::SensorMode*> sensorModes;iCameraProperties->getAllSensorModes(&sensorModes);Argus::ISensorMode *iSensorMode = Argus::interface_cast<Argus::ISensorMode>(sensorModes[0]);// 信息输出std::cout<<"Step4: Get Available Camera Modes"<<std::endl;if(sensorModes.size()==0){std::cout<<"==>Failed to get sensor modes"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to get sensor modes"<<std::endl;for (int i = 0; i < sensorModes.size(); ++i){Argus::ISensorMode *tmpSensorMode = Argus::interface_cast<Argus::ISensorMode>(sensorModes[i]);Argus::Size2D<uint32_t> resolution = tmpSensorMode->getResolution();std::cout<<"\tMode "<<i<<": Width="<<resolution.width()<<" Height="<<resolution.height()<<std::endl;}std::cout<<std::endl;}// Step5 创建Capture Session并获得控制接口Argus::Status status;Argus::UniqueObj<Argus::CaptureSession> captureSession(iCameraProvider->createCaptureSession(cameraDevices[0], &status));Argus::ICaptureSession *iSession = Argus::interface_cast<Argus::ICaptureSession>(captureSession);// 信息输出std::cout<<"Step5: Get the Interface of Capture Session"<<std::endl;if(status!=Argus::STATUS_OK){std::cout<<"==>Failed to get the interface of capture session"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to get the interface of capture session"<<std::endl<<std::endl;}// Step6 设置输出流参数Argus::UniqueObj<Argus::OutputStreamSettings> streamSettings(iSession->createOutputStreamSettings(Argus::STREAM_TYPE_EGL));Argus::IEGLOutputStreamSettings *iEGLStreamSettings = Argus::interface_cast<Argus::IEGLOutputStreamSettings>(streamSettings);iEGLStreamSettings->setPixelFormat(Argus::PIXEL_FMT_RAW16);//iEGLStreamSettings->setPixelFormat(Argus::PIXEL_FMT_YCbCr_420_888);iEGLStreamSettings->setResolution(iSensorMode->getResolution());iEGLStreamSettings->setMetadataEnable(true);// 信息输出std::cout<<"Step6: Set Parameters of Output Stream"<<std::endl;if(!iEGLStreamSettings){std::cout<<"==>Failed to set the parameters of output stream"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to set the parameters of output stream"<<std::endl<<std::endl;}// Step7 创建输出流Argus::UniqueObj<Argus::OutputStream> stream(iSession->createOutputStream(streamSettings.get()));// 信息输出std::cout<<"Step7: Create Output Stream Object"<<std::endl;if(!stream){std::cout<<"==>Failed to create output stream object"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to create output stream object"<<std::endl<<std::endl;}// Step8 创建Consumer对象并获取控制接口Argus::UniqueObj<EGLStream::FrameConsumer> consumer(EGLStream::FrameConsumer::create(stream.get()));EGLStream::IFrameConsumer *iFrameConsumer = Argus::interface_cast<EGLStream::IFrameConsumer>(consumer);// 信息输出std::cout<<"Step8: Create Consumer Object and Interface"<<std::endl;if(!iFrameConsumer){std::cout<<"==>Failed to create consumer object"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to create consumer object"<<std::endl<<std::endl;}// Step9 创建请求并与Stream关联Argus::UniqueObj<Argus::Request> request(iSession->createRequest(Argus::CAPTURE_INTENT_STILL_CAPTURE));Argus::IRequest *iRequest = Argus::interface_cast<Argus::IRequest>(request);status = iRequest->enableOutputStream(stream.get());// 信息输出std::cout<<"Step9: Create Request"<<std::endl;if(status!=Argus::STATUS_OK){std::cout<<"==>Failed to create request"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to create request"<<std::endl<<std::endl;}// Step10 设置拍摄的模式Argus::ISourceSettings *iSourceSettings = Argus::interface_cast<Argus::ISourceSettings>(request);iSourceSettings->setSensorMode(sensorModes[0]);uint32_t requestId = iSession->capture(request.get());// 信息输出std::cout<<"Step10: Set Sensor Mode"<<std::endl;if(!iSourceSettings){std::cout<<"==>Failed to set sensor mode"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to set sensor mode"<<std::endl<<std::endl;}// Step11 构造Frame对象并接收数据const uint64_t FIVE_SECONDS_IN_NANOSECONDS = 5000000000;Argus::UniqueObj<EGLStream::Frame> frame(iFrameConsumer->acquireFrame(FIVE_SECONDS_IN_NANOSECONDS, &status));EGLStream::IFrame *iFrame = Argus::interface_cast<EGLStream::IFrame>(frame);EGLStream::Image *image = iFrame->getImage();// 信息输出std::cout<<"Step11: Create Frame Object and Receive Data"<<std::endl;if(!image){std::cout<<"==>Failed to create frame object and receive data"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to create frame object and receive data"<<std::endl<<std::endl;}// Step12 构造JPEG对象//EGLStream::IImageJPEG *iImageJPEG = Argus::interface_cast<EGLStream::IImageJPEG>(image);//status = iImageJPEG->writeJPEG("argus_oneShot.jpg");EGLStream::IImage *iImage = Argus::interface_cast<EGLStream::IImage>(image);// 信息输出std::cout<<"Step12: Create image Object and Save Data"<<std::endl;if(!image){std::cout<<"==>Failed to create image object and save data"<<std::endl<<std::endl;}else{std::cout<<"==>Succeed to create image object and save data"<<std::endl<<std::endl;}//Argus::Size2D<uint16_t> size = iImage->getSize();//status = iImage->writeJPEG("argus_oneShot.raw");//EXIT_IF_NULL(iImage, "Failed to get iImage Interface");   //FILE *fpdst =  fopen("argus_oneShot.raw","wb");//std::cout<<(uint16_t*)iImage->mapBuffer()<<std::endl;//fwrite((uint16_t*)iImage->mapBuffer(),sizeof(uint16_t),3264*2464,fpdst);//fclose(fpdst);uint16_t* p_s = (uint16_t*)iImage->mapBuffer();Argus::Size2D<uint16_t> size = iImage->getBufferSize();int width = size.width() ;int height = size.height() ;//uint16_t numPlanes = size.getNumberOfPlanes() ; std::cout<<width<<std::endl; std::cout<<height<<std::endl; //std::cout<<numPlanes<<std::endl;uint16_t* p_d = new uint16_t[3264*2464];uint16_t* output_data = new uint16_t[3264*2464];size_t destIndex = 0;//uint16_t data_buff[3264*2464];uint16_t max_raW = 0;uint16_t max_tmp = 0;uint16_t max_d = 0;for(int y=0;y<2464;y++){p_s+=64;for(int x =0;x<3264;x++){
// imx219相机是10bit深度的图片，相机buffer内是14bit的，所以进行了移位运算，不知是不是驱动有bug的原因//std::cout<<*p_s<<std::endl;output_data[destIndex++] = *p_s>>4;p_s++;p_d++;}//p_s+=64;//很多相机是在这里放无用数据，但imx219不是}std::ofstream file ( "oneShot.raw",std::ios::out | std::ios::binary);file.write(reinterpret_cast<const char*>(output_data),sizeof(uint16_t)*3264*2464);////file.write((const char*)data_buff,sizeof(uint16_t)*3264*2464);//file.close();// 信息输出//std::cout<<"Step12: Create JPEG Object and Save Data"<<std::endl;//if(status!=Argus::STATUS_OK){//     std::cout<<"==>Failed to create jpeg object and save data"<<std::endl<<std::endl;// }else{//     std::cout<<"==>Succeed to create jpeg object and save data"<<std::endl<<std::endl;// }// Step13 关闭ArguscameraProvider.reset();// 信息输出std::cout<<"Step13: Shut Down Argus"<<std::endl;return 0;
}

 下面是经过了可视化之后的raw图，也没有做去马赛克之类，所以是黑白的模糊的，可视化原理非常简单，下面是可视化的python：

import numpy as np
import cv2x = 3264
y = 2464rawpath = "oneShot.raw"Bindata = np.fromfile(rawpath,dtype = 'uint16')max = 0
for i in range(x*y):#print(Bindata[i])if Bindata[i] > max:max = Bindata[i]print(max)Binimg = Bindata[0:x*y].reshape(y,x)
Mat_img = np.clip(Binimg/4,0,255.0).astype("uint8")
cv2.imwrite("oneShot_ir.jpg",Mat_img)

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