视觉与摄像头 AI 规范 ​

本文档用于 AI 生成摄像头、模板匹配、MJPEG 推流相关 Lua 代码。参数规则已按 HexLuaAPI_IMG.hpp 和 OpenCV 封装约束整理。

OpenCV 基础 ​

生成视觉代码时优先写：

local opencv_lua = require("opencv_lua")
local cv = opencv_lua.cv

规则：

• 读取图片用 cv.imread(path)。
• 保存图片用 cv.imwrite(path, mat)。
• Lua 中图片宽高使用 mat.width、mat.height，不要写 Python 的 shape[:2]。
• 项目内图片路径使用相对路径。
• 涉及 OpenCV 类、静态成员、实例方法、cv.Mat 与 Python 代码转换时，参考 OpenCV 类与对象 AI 规范。

摄像头设备 ​

local devices = listCameraDevices()
local formats = getCameraFormats("/dev/video0")
local ok = setCameraFormat("/dev/video0", 1280, 720, "MJPG", 60)

规则：

• listCameraDevices() 无参数，返回设备列表。
• getCameraFormats(node) 的 node 是设备路径，例如 "/dev/video0"。
• setCameraFormat(node, width, height, pix, fps)：
  • node：字符串。
  • width / height / fps：整数。
  • pix：像素格式字符串，例如 "MJPG"。

采集帧 ​

local frame = CameraGetLatestFrame()
local square = CameraGetLatestFrameSquare()

返回值：

• 成功返回 cv.Mat。
• 没有帧时返回 nil。

使用前必须确认项目已有摄像头初始化逻辑。若当前文档没有给出初始化参数，不要凭空生成 CameraInit。

模板匹配 ​

可用函数：

ensure24BitBGR(mat)
templateMatchingStandard(...)
multiScaleTemplateMatching(...)
multiScaleTemplateMatchingNMS(...)

AI 生成规则：

• 模板匹配前确认输入是 cv.Mat。
• 图片可能需要先转为 24 位 BGR，可使用 ensure24BitBGR(mat)。
• 不要把文件路径直接传给模板匹配函数，先 cv.imread。

MJPEG 推流 ​

local ok = StartMJPEGServer(5656)
local pushed = StreamPushFrame(frame)
local stopped = StopMJPEGServer()

规则：

• StartMJPEGServer(port)：port 可选/整数，常用 5656。
• StreamPushFrame(mat)：参数必须是 cv.Mat。
• StopMJPEGServer()：停止推流服务。

AI 生成禁忌 ​

• 不要生成 cv.imshow、cv.waitKey、cv.destroyAllWindows。
• 不要写 Python 风格的 img.shape。
• 不要在没有 cv.Mat 的情况下调用模板匹配或推流。
• 不要在循环内无限创建新图像对象而不控制频率；必要时使用 collectgarbage()。