1.常用的十大python图像处理工具
2.Python的数数据OPCUA库
3.智能工厂:数控设备互联通讯协议 MTConnect
4.PLC数据收集的方法小结

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法

       ä½¿ç”¨Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：

       æ€»ç»“

       æœ‰ä¸€äº›æœ‰ç”¨ä¸”免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。

Python的OPCUA库

       OPCUA协议的前身是OPC协议，OPC全称是据采集源OLE（Object Linking and Embedding） for Process Control，OPC协议规范定义了一个统一的采集接口函数，便于自动化行业不同厂家的软件设备和应用程序能相互交换数据。OPCUA协议则包含了之前的数数据OPC DA,A&E, HDA和XML DA，OPCUA标准服务类型枚举包括各种服务。据采集源米酷影视源码mkcms5.0影视源码

       熟悉OPCUA库是采集Python编程中的关键步骤，库中包含包和文件枚举、软件节点类型、数数据数据类型、据采集源节点规则等，采集这些都为编程提供了基础。软件基本使用包括导入模块中的数数据类、创建客户端、据采集源连接客户端、采集获取opcua节点、读取opcua节点数据、设置opcua节点数据等。

       例如，某CNC数据点的表示，可以通过Python OPCUA库中的相关函数实现，具体步骤包括导入模块、舆情系统源码视频创建客户端、连接客户端、获取CNC节点、读取其数据以及设置新的数据。整个流程清晰直观，易于理解和实现。

       对于源码示例，可以参考相关资料或官方文档，以获取详细代码实现和更深入的使用指南。这些资源通常会提供实际的代码示例，帮助开发者更好地理解和应用OPCUA库。

       总之，通过了解OPCUA协议与OPC协议的关系，熟悉OPCUA库的使用，以及查阅相关资料，开发者可以有效地使用Python的OPCUA库，实现自动化设备间的高效数据交换。

智能工厂:数控设备互联通讯协议 MTConnect

       智能工厂的实现离不开高效的信息交换和设备互联，MTConnect协议在此过程中扮演着关键角色。年，AMT在上海的惠山源码资本技术服务中心举办的活动，正是聚焦于这一协议的介绍与推广。随着计算机互联网技术的飞速发展，全球制造业正经历一场前所未有的数字化和智能化转型，各国纷纷推出先进制造战略，如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业4.0”和中国的“中国制造”。智能制造的核心在于信息物理融合系统(CPS)，它将互联网与制造业紧密结合，构建智能工厂，实现产品的全生命周期智能化。

       MTConnect协议，起源于年的AMT，专为数控设备间的互联互通而设计，允许设备间无缝分享数据，从而支持智能工厂的高效运营。这一协议与OPC基金会的OPCUA协议兼容，使得数据采集、分析和维护变得更加便捷。在智能工厂中，包括机床、机械手、发货单源码测量设备等在内的设备，其内部的大量数据与生产过程密切相关，MTConnect协议正是这一数据流动的桥梁，通过云计算实现数据共享和实时监控，推动智能制造目标的实现。

       目前，MTConnect协议已经成为全球设备制造商的标准功能，如通用电气等大型企业在其设备中广泛采用。作为AMT倡导的开源协议，用户可以免费获取源代码，并对其进行修改，以适应不同制造商的设备，推动协议的持续发展和设备间的广泛连接。在中国，中国机床工具工业协会正积极推动MTConnect协议在中国的应用，年5月日成立了“数控机床互联通讯协议标准联盟”，汇聚了多家企业、研究机构及高校的力量，共同推进这一技术在中国制造业中的落地与应用。

PLC数据收集的方法小结

       在工业的信息化、智能化，Cesium智慧城市源码甚至工业4.0的大潮中，很多高级算法都是由上位机、云来实现，那么PLC数据采集是最基本的前提条件之一。

       面对这种需求，新的PLC大都开始支持以太网（以前的串口局限性太大了），有的甚至在CPU上直接设置以太网接口，编程，数据传输，都可以通过这个端口来搞定，不再需要增加一个以太网接口卡。

       硬件有了，要实现数据的采集，还需要软件，从软件上来说，实现方式大概有以下几种：

       1、PLC编程，与外部建立以太网连接，通过收发指令进行数据交换：

       为了实现这种方式，可能需要通过硬件配置来建立连接通道，然后再由用户自己编程进行收发。要想顺利完成这种通讯和调试，需要一位既懂计算机编程，又懂PLC编程调试的人员，否则，经常鸡同鸭讲，困难重重。

       在调试完毕后，如果想再增加一个变量，从上到下全部需要修改，那个酸爽呀！

       2、PLC提供不需要编程的外部访问协议，比如，OPC-UA、MODBUS TCP等:

       OPC-UA是目前比较火的开放协议，被工控界宣传得神乎其神，实际情况却是：困难重重。首先，PLC的OPC-UA协议不是随便用的，要购买授权。啊！不免费？不免费！其次，OPC-UA客户端那么容易实现吗？OPC-UA协议号称免费，但是，你如果真的从底层开始开发，如果能真的搞定了，那绝对就是通讯大佬，不需要在苦逼的工控圈混了。如果没有这个实力，就要再次掏银子去购买别人的SDK进行二次开发，貌似也不便宜。OPC-UA控制得比较严，目前还没有哪家敢用和谐版的SDK来公开做项目，做产品。

       那么，就用MODBUS TCP吧！这个是免费的。不错，免费，但是也需要在PLC里进行编程、配置（那些原生支持的除外，比如施耐德PLC），并且对下兼容不一定好（我的一个项目里就遇到过，西家PLC，通过CP网卡就是无法和老的INTOUCH进行通讯，通过CPU上的网口就没有问题。由于CPU上的网口还需要做环网，后来只好更换了多网口的CPU，解决了问题，这不需要成本吗？）。现场的技术专家、西家的技术支持都不相信这个事实“MODBUS TCP就是加载在标准以太网协议之上而已，CP没有理由转不过去呀！”

       3、通过通讯中间件或者中间软件进行中转

       如果以上都不能搞定，就只好用通讯的中转软件了。最典型的就是OPC软件，一端访问PLC，另外一端对外提供数据。OPC软件有的是厂家提供，有的是第三方，曾经大行其道，可惜，从效率、安全性、系统兼容性上看，OPC软件逐步过时了。另外，某些厂家的OPC软件可不便宜了。

       除了OPC，还有专业的中间软件，比如KEP某某，那是真专业，可同时访问的PLC和协议非常多，对外提供数据的途径也很多，OPC、OPC-UA等等。但是，一套配置下来，1万RMB能搞定吗？另外，对外的协议，依然是个问题。

       国内出来一个小软件PLC-Recorder，用于专业录波（支持大部分主流PLC，自带驱动库，体积极小，可在很多场合替代PLC-Analyzer或iba软件），最近顺手增加了数据转发功能，并且用了兼容性极强的WebScoket协议和Json数据通讯格式。客户端开发非常简单，用一个web页面就能搞定用户验证、订阅、实时数据刷新等功能。如果用高级语言（比如C#、Java等）开发，能实现更加丰富的功能。官网上有转发协议文本及客户端源代码可以参考。