作爲我目前實習的主要方向
我會一點點的把我的學習過程記錄下來
先說一下目前待解決問題和目標要求：
問題
１．紅外功能不太適用，機器內箱空間距太小，紅外開啓的時候造成過曝現象，局部圖像太亮而失真
２．無光環境下無法成像，弱光環境下圖像不清晰
目標:
在生產過程中檢測壞件，以便及時停止生產，減少資源不必要浪費。
執行方案：
通過UVC攝像頭，採樣打印過程中的圖片，通過邊緣檢測算法，檢測物體輪廓，得到圖片a,通過CLI文件，得到樣品的真實輪廓，得到圖片B，比較圖片ab相似度
獲得本地副本並運行，請遵循以下簡單步驟。
這是一個如何列出你需要使用軟件的東西以及如何安裝它們的例子。
安裝NPM包
協議下載
uvc == usb video class ，標準協議可以從 usb.org下載
UVC攝像頭其內部主要分成一個 VC 接口和一個 VS 接口，VC 接口一般“控制”攝像頭的白平衡、曝光等問題； VS 接口則包含實時傳輸端點，即攝像頭的分辨率等問題。
控制一個USB視頻類兼容的網絡攝像頭從節點。大多數現代USB網絡攝像頭使用由USB實現者論壇標準化的一套通用控件。可以使用這些控件來更改相機上的某些內容，如亮度、對比度、縮放級別、對焦等等。
由於公司這頭的的產品需要，攝像頭的採集採用javascript代碼編寫，後續會分享一下Python的API
以下會分成幾個部分來記錄一下攝像頭的使用
UVC攝像頭控制
控制一個USB視頻類兼容的網絡攝像頭從節點。大多數現代USB網絡攝像頭使用由USB實現者論壇標準化的一套通用控件。可以使用這些控件來更改相機上的某些內容，如亮度、對比度、縮放級別、對焦等等。
參見uvcc，它將uvc-control封裝在命令行工具中。
const UVCControl = require('uvc-control')
// get the first camera by default
const camera = new UVCControl()
// or get a specific camera
const camera = new UVCControl({vid: 0x046d, pid: 0x082d})
camera.get('autoFocus').then(value) => console.log('AutoFocus setting:', value))
camera.set('brightness', 100).then(() => console.log('Brightness set!'))
FFmpeg（快進移動圖像專家組）
GStreamer（多媒體框架）
節點網絡攝像頭截圖
rust-webcam
後續更精彩喲。。。