Ce projet est un plugin pour la bibliothèque LImA, spécialisé dans le contrôle et l'acquisition d'images à partir de caméras Basler. Il permet de configurer des paramètres d'acquisition standard (temps d'exposition, déclenchement externe), de gérer des détecteurs 2D et de sauvegarder les images capturées. Utilisé principalement dans des environnements scientifiques et industriels, il facilite l'intégration de caméras matérielles spécifiques tout en offrant une interface unifiée pour le traitement et l'analyse d'images.

Bibliothèque Python dédiée au contrôle et à l'acquisition d'images via des caméras astronomiques FLIPRO. Elle s'intègre au framework Guitastro pour faciliter la gestion des instruments d'observation en astronomie, permettant aux utilisateurs de configurer, déclencher et sauvegarder des captures d'images célestes de manière automatisée.

Ce projet contient des programmes permettant de calibrer les paramètres intrinsèques et extrinsèques d'une caméra montée sur un robot de la marque Bazar. L'objectif est d'améliorer la qualité des images capturées et de garantir la précision des données utilisées pour la navigation et la reconnaissance d'objets.

Le projet Lacoscope est une plateforme open source dédiée à l'observation microscopique automatisée, principalement utilisée pour l'analyse d'échantillons biologiques comme le plancton. Il combine matériel (Raspberry Pi, moteurs pas à pas, caméras) et logiciel pour capturer, traiter et analyser des images haute résolution. Le système intègre des modules de pilotage de pompes microfluidiques pour la gestion des fluides et des solutions optiques pour une calibration précise.

PallasCameraWebViewer est une interface web dédiée au contrôle et à la visualisation de caméras scientifiques utilisant la bibliothèque Lima. Il permet aux utilisateurs de gérer des instances de caméras, de démarrer ou arrêter des acquisitions, de configurer des paramètres comme le gain ou le temps d'exposition, et de sauvegarder automatiquement les images capturées. L'outil centralise les commandes et les indicateurs pour une utilisation simplifiée et efficace.

Ce projet développe un plugin pour le framework Lima (Linux Machine Vision) dédié à la gestion et au contrôle de caméras scientifiques avancées. Il permet l'acquisition d'images haute performance, la configuration des paramètres de capture (temps d'exposition, mode de déclenchement, binning), et l'interfaçage avec des détecteurs spécialisés. Utilisé dans des environnements de recherche ou industriels nécessitant une imagerie précise et contrôlée.

Ce projet est un serveur de périphérique Tango dédié à l'analyse de spectres électroniques. Il calcule des spectres d'électrons à partir d'images capturées par une ou deux caméras, en utilisant des fichiers de configuration contenant des lois de dispersion ou des cartes de champ. Il génère des tableaux d'images de spectres, des profils spectraux et des quantités statistiques comme l'énergie médiane, moyenne et l'écart-type. Il permet également la détection de pics et l'ajustement de courbes.

Ce projet fournit des plugins dédiés à l'intégration et au contrôle des caméras Basler dans l'écosystème PyMoDAQ. Il permet aux utilisateurs de configurer, acquérir et analyser des images issues de ces caméras pour des applications en recherche, industrie ou enseignement. Les fonctionnalités incluent la gestion des paramètres de capture, la visualisation en temps réel et l'export des données.

Oak Interface est une solution logicielle conçue pour faciliter l'utilisation de la caméra Oak, un appareil photo spécialisé. Elle offre une interface utilisateur adaptée pour capturer des images avec cette caméra, qui n'est pas compatible avec OpenCV. Ce projet simplifie l'intégration et l'exploitation des fonctionnalités de la caméra Oak dans des applications ou des workflows spécifiques.

Ce projet permet de créer des cartes 3D à partir d'images capturées par des caméras fisheye et de localiser un robot à partir d'images capturées par des caméras fisheye. Il utilise des techniques de traitement d'images avancées telles que la reconstruction 3D, la correspondance de caractéristiques et la minimisation d'écart pour aligner les images et estimer la pose du robot.