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                # 人工智能視覺仿真 *更新時間:2022年1月15日* python 驅動程序可從 本章附錄 IOA_Driver 中查看 ## 軟件需求 >* IOA數字仿真引擎軟件 >* Python ## 工作原理 >IOA虛擬仿真引擎將場景內虛擬相機實時捕獲的圖像信息利用tcp協議發送出去,python程序接收該信息后對圖像進行處理,得到處理結果后利用tcp協議控制場景內虛擬控制器 ## 軟件安裝 >* python軟件可直接從[官網](https://www.python.org/)進行獲取,也可以利用[VS code](https://code.visualstudio.com/)軟件插件直接獲取(后續教程將以VS Code作為python編輯器,建議以VS Code方式進行安裝) > VS Code 安裝python > 1. 下載并安裝[VS Code](https://code.visualstudio.com/) > 2. 打開VS Code > ![](https://img.kancloud.cn/2d/f2/2df27dadd820da6d0528597dda2e7c40_1920x1041.png) > 3. 點擊拓展按鈕 > ![](https://img.kancloud.cn/18/62/1862a2f1c7b73fb30571689b4a05ec04_1920x1040.png) > 4. 在搜索框中輸入*Python* 并點擊安裝 > ![](https://img.kancloud.cn/9b/15/9b15e4e73c2308117fabeae83a31a50c_1920x1042.png) > 5. 等待安裝完成 ## 測試工程 > 測試工程可此鏈接獲取(*link*) > 1. 打開IOA軟件![](https://img.kancloud.cn/fd/7a/fd7ad35b20f9a770d484b227229059e2_82x99.png) > 2. 從素材庫中拖出一個**視覺相機**![](https://img.kancloud.cn/0f/fc/0ffcb9a153a3a2ed8fb03c43d26bc926_102x127.png) > 3. 從素材庫中拖出一個**矮紫色塊**(也可以是其他物體,用于檢測視覺相機是否能看到圖像)![](https://img.kancloud.cn/3a/f2/3af286d9d39171ee9b423db33c35c469_79x105.png) > 4. 將兩個物體移動至合適位置,使視覺相機能夠看到目標物體 > ![](https://img.kancloud.cn/06/5c/065ca4353a9467c9f45ca60fdf83ca41_780x792.png) > 5. 打開VS Code > 6. 打開案例工程文件夾并查看.py文件 > ![](https://img.kancloud.cn/3c/e2/3ce259593b2d6db4d174a49c39a1bb43_331x636.png) > 7. 將圖中紅色框框位置的IP地址修改為**本機IP** (默認情況已經是本機IP,跨平臺情況下使用需要更改為IOA軟件所在設備的IP)![](https://img.kancloud.cn/ac/cb/accbb887fea4ef862205106dfcc451d8_525x364.png) > 8. 點擊VS Code界面右上角的運行按鈕![](https://img.kancloud.cn/e3/75/e37514593b429fad58d989cbcc4d1cc6_47x29.png) 即可看到攝像頭捕捉的實時畫面 > ![](https://img.kancloud.cn/30/f2/30f2c95e38d381535cc0e072fc6adf12_800x800.png) ``` 注意:在獲取img后,可以使用Opencv、numpy等多種api對圖像進行處理,也可以利用tensorflow、pytorch等深度學習推理框架對該圖片進行深度學習推理 ```
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