前言

在学习Aravis官方例程的时候，有这么一个函数：arv_camera_get_pixel_format，它的返回类型是ArvPixelFormat(本质是个32位无符号整数)。这意味着对于每个图像数据格式，都有自己对应的唯一的编码。我比较好奇Aravis是通过什么规则对各种图像数据格式进行的编码，于是就查看了源码。

本文主要讨论Aravis中对不同图像数据格式的编码规则。

前置知识

PixelFormat

PixelFormat指的是图像中每个像素的数据格式，它定义了图像中像素的组成方式、颜色信息的存储方法和每个像素所占的位数等。这一格式对于图像的处理和显示是非常关键的，因为它直接影响到图像的质量和处理的效率。

常见的PixelFormat有：Mono8，BayerGB8，BayerGB10等。

Bpp

在工业相机中，Bpp通常指的是"bits per pixel"，它描述了存储每个像素所需的位数。这个值决定了图像的颜色深度以及可能包含的信息量。例如：

• Bpp8: 每个像素使用8位表示，常用于灰度图像，可以显示256种灰度级别。
• Bpp16: 每个像素使用16位，可以是更深的灰度图，或者是用于存储彩色图像的颜色分量之一（如在某些彩色格式中，红色、绿色和蓝色每个分量可能各占16位）。
• Bpp24 或 Bpp32: 这通常用于彩色图像，其中每个颜色分量（红、绿、蓝）各占8位，32位图像格式可能会包含一个额外的8位用于透明度（alpha通道）。

在工业成像应用中，Bpp的选择对于图像质量和处理效率非常重要，因为它直接影响图像的细节和色彩表达。高Bpp值允许图像包含更多的颜色和亮度级别，从而提供更精确的视觉数据，但也意味着更大的数据大小和处理需求。

编码规则

源码

像素格式指定了图像中每个像素应该如何表示，包括每个像素的组件数量和每个组件的位数等。在Aravis中通过编码可以清晰的表示图像数据的颜色和位深信息，部分定义如下：

//file: arvenums.h
/* Grey pixel formats */
#define	ARV_PIXEL_FORMAT_MONO_8			((ArvPixelFormat) 0x01080001u)
#define ARV_PIXEL_FORMAT_BAYER_GR_8		((ArvPixelFormat) 0x01080008u)/* Color pixel formats */
#define ARV_PIXEL_FORMAT_RGB_8_PACKED		((ArvPixelFormat) 0x02180014u)/* Custom */
#define ARV_PIXEL_FORMAT_CUSTOM_BAYER_GR_12_PACKED  	((ArvPixelFormat) 0x810c0001u)

分析

对于每个PixelFormat，都有唯一一个32位的无符号整数与之对应。

以Mono8为例，其对应的32位无符号整数为：0x01080001，我们从高位向低位看：

• 0x01：对像素格式的一个分类，Aravis中共分为三类，对应的编号为0x01，0x02和0x08。具体的分类准则在后面讨论；
• 0x08：表示当前PixelFormat对应的Bpp，0x08就对应Bpp8；
• 0x0001：为像素格式设定的序号。

分类标准

之前本来还想自己推断一下Aravis中对PixelFormat的分类依据，后来我查资料时看到了GenICam Pixel Format Names and Values，这应该是相当于EMVA规定的一个准则吧。对比源码可以发现，Aravis中0x01和0x02开头的PixelFormat对应的值就是遵循的这个文件的内容。

0x01和0x02的差别估计就是一个像素点对应的通道数量不同，0x01表示一个像素点上只有一个通道，0x02表示一个像素点上的通道数大于1。至于0x08，应该是Aravis自己定义的一些格式，具体的作用目前不太清楚。

补充

ARV_PIXEL_FORMAT_BIT_PER_PIXEL

在arvenums.h中还定义了一个宏，用于获取像素格式的Bpp：

#define ARV_PIXEL_FORMAT_BIT_PER_PIXEL(pixel_format) (((pixel_format) >> 16) & 0xff)

以Mono8为例，其值为0x01080001，右移16位并与上0xff，获取到第17位到32位：0x08。对应的Bpp就可以被正确解析出来，为8。

参考文章

1.GenICam_SFNC_v2_5
2.GenICam_PFNC_v2_4
3.GenICam Pixel Format Names and Values