计算3D捕获速度

Zivid相机捕获和处理点云所需的时间由以下几个因素决定：

视觉引擎

采集次数

每次采集的曝光时间和光圈

过滤器

所连接硬件的处理能力

该计算器可让您估算 Zivid 相机的 3D 图像采集时间。这是相机和场景必须相对于彼此保持静止的时间量。 3D图像采集时间是采集API返回所需的时间。

此外，我们还对不同硬件上的许多不同设置进行了基准测试。这些结果包括以上所有内容。

有关点云捕获过程的更多信息，请参阅点云捕获过程。

警告

请注意，在高占空比下使用 Zivid 相机可能会触发热节流以防止过热。有关此主题的更多信息，请查看投影仪亮度页面。

相机基准测试

下面您将找到不同类型硬件的不同相机预设的基准。您可以调整相机、配置和显示选项，以找到您最感兴趣的数据。

备注

请注意，具有相同名称的设置可能因相机型号而异。有关推荐的硬件的更多信息，请参阅推荐的工业 PC 。

您可以在 Zivid Studio 中以及通过 SDK 检查您的采集和总捕获时间。

C++

const auto frame = camera.capture2D3D(settings);
const auto frameInfo = frame.info();
std::cout << "Acquisition time:" << std::endl;
std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
                 frameInfo.metrics().acquisitionTime().value())
                 .count()
          << " ms" << std::endl;
std::cout << "Capture time:" << std::endl;
std::cout
    << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(frameInfo.metrics().captureTime().value()).count()
    << " ms" << std::endl;

C#

using (var frame = camera.Capture2D3D(settings))
{
    var frameInfo = frame.Info;
    Console.WriteLine("Acquisition time:");
    Console.WriteLine(frameInfo.Metrics.AcquisitionTime.Milliseconds + " ms");
    Console.WriteLine("Capture time:");
    Console.WriteLine(frameInfo.Metrics.CaptureTime.Milliseconds + " ms");

Python

frame = camera.capture_2d_3d(settings)
frame_info = frame.info
print("Acquisition time:")
print(f"{frame_info.metrics.acquisition_time.total_seconds() * 1000:.0f} ms")
print("Capture time:")
print(f"{frame_info.metrics.capture_time.total_seconds() * 1000:.0f} ms")

您还可以运行我们的 C++ 示例 ZividBenchmark.cpp 来对您的硬件进行基准测试。

版本历史

SDK	变更
2.12.0	使用低端 GPU 时，启用颜色的捕获时间减少了至多 10-20%。Zivid 2+ 上的 3D 采集时间减少了约 5%。
2.9.0	捕获（capture）函数将在采集（acquisition ）完成后返回。
2.8.0	改进了 Zivid 2 的捕获速度.