软件X 12（2020）100584原始软件出版物SurfRCaT：用于远程校准现有海岸摄像机的工具，使其能够用作定量海岸监测工具马修·P放大图片作者：Peter N.亚当斯a，本杰明威尔金森b，格雷戈里杜塞克c，玛格丽特湖放大图片作者：Jenna A.布朗da美国佛罗里达州盖恩斯维尔市佛罗里达大学地质科学系，邮编：32611b美国佛罗里达州盖恩斯维尔市佛罗里达大学地理信息系，邮编：32611c美国马里兰州银泉国家海洋和大气管理局国家海洋局海洋业务产品和服务中心，邮编：20910d美国地质调查局，圣彼得堡海岸和海洋科学中心，圣彼得堡，佛罗里达州33701，美国ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年收到修订版，2020年8月18日接受，2020年保留字：海岸监测Surf-cameras相机校准摄影测量激光雷达a b st ra ctSurf-camera Remote Calibration Tool（SurfRCaT）是一个基于Python的软件应用程序，用于校准和校正在美国沿海站点运行的现有摄像机的图像。该软件通过使用机载激光雷达观测促进地面控制点的远程提取，实现远程相机校准和随后的图像校正，并指导用户完成整个过程。使用该软件不需要编程或代码交互。校准参数和从软件导出的后续校正图像产品保存在本地。用户可以将SurfRCaT应用于相机视场内具有固定结构的任何相机图像考虑到目前的娱乐摄像机基础设施，SurfRCaT可以将美国潜在的定量海岸视频监测站的数量增加一个数量级。©2020作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.1此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_228Code Ocean compute capsuleNA法律代码许可证GPL-3.0使用git的代码版本控制系统使用Python 3.6、PyQt、fbs的软件代码语言、工具和服务编译要求，操作环境依赖性Anaconda Python 3安装与pyqt，pptk，fbs，open-cv，请求，matplotlib，numpy，ftplib，pandas，reverse_geocoder，pyshp，pdal，utm，lxml如果可用，链接到开发人员文档/手册https://conlin-matt.github.io/SurfRCaT/问题支持电子邮件conlinm@ufl.edu软件元数据当前软件版本v1.1此版本可执行文件的永久链接https://github.com/conlin-matt/SurfRCaT/releases法律软件许可证GPL-3.0计算平台/操作系统Microsoft Windows安装要求依赖关系Windows 10如果可用，链接到用户https://conlin-matt.github.io/SurfRCaT/问题支持电子邮件conlinm@ufl.edu1. 动机和意义地址：241 Williamson Hall，UniversityofFlorida，Gainesville，FL 32611，美国电子邮件地址：conlinm@ufl.eduwww.example.comConlin）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100584海滩是由海洋，大气和地质过程形成的动态景观[1他们同时2352-7110/©2020作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx2M.P. Conlin，P.N.亚当斯湾Wilkinson等人粤公网安备44010802000014号是地球上人口最多的地方之一，世界上这种二分法给全球大部分人口的生命和财产造成了危险。了解海滩上的地球物理过程将提高我们预测和减轻这些灾害的能力。合适的海岸地球物理过程数据集是理解这一点的基本前提。已经开发了各种获取此类数据集的方法，其中包括使用长期视频监控。海岸研究人员在20世纪80年代开始在海滩上部署视频摄像机站，由俄勒冈州立大学开发的Argus计划领导[5]。与此同时，摄影测量和计算机视觉技术被开发并应用于从视频图像观测的光学特征中提取地球物理信息[6]。海岸成像系统的应用提高了我们对波浪爬高动力学[7]、潮下沙洲迁移动力学[8]和裂流动力学[9]等的理解。今天，除了近年来出现的其他视频成像研究计划外，还有30多个Argus成像站在八个国家的海岸上积极运作[10然而，研究级视频成像站受到限制，相对较少的站点，限制了可以完成高分辨率视频成像研究的站点。相反，许多非研究性的冲浪摄像机（surfcams;安装在海滩上或附近的近实时网络流视频摄像机）已经在世界各地的海岸线上运行。在美国，surfcams很普遍;分析显示，目前至少有328个surfcams在该国境内运行[13]。利用surfcams用于研究目的，因为其他人最近才开始探索[12，14这是本文所述软件的目的Surf-camera Remote Calibration Tool（SurfRCaT）基于先前工作的进步，通过提供一种开源的、图形用户界面（GUI）驱动的方法来远程校准和校正来自美国surfcams的图像。相机校准在这里指的是确定相机的内部和外部参数的过程，使得其图像可以用于提取成像场景的度量信息（即距离），而校正指的是将图像变换为平面地图[17]。我们基于Python的工具将完全远程和自包含的校准和校正方法与应用程序前端相结合，使其与其他开发的校准沿海相机的技术相比是独一无二的[10该软件的应用程序前端是可下载和可执行的，无需与后端代码进行任何交互，使其可用于沿海研究人员以外的群体，这些群体可能不熟悉和/或无法访问编程资源。从理论上讲，SurfRCaT可以应用于任何海岸相机，成像硬结构（如建筑物，救生塔，标志）在机载激光雷达观测可识别。SurfRCaT还利用了由 美 国 国 家 海 洋 和 大 气 管 理 局 （ NOAA ） 、 国 家 海 洋 服 务 局（NOS）和东南沿海海洋观测区域协会（SECOORA）部署的网络摄像机应用测试床（WebCAT）[21]。该工具使用内置选项方便了这些相机的校准，使研究人员能够利用它们来进一步进行研究活动，例如验证rip-current预测模型[21]。除此之外，SurfRCaT还可以将许多以前安装的冲浪摄像头转变为定量沿海监测设备，从而有可能扩大美国沿海地区可用于研究观察。2.软件描述SurfRCaT作为应用程序（带有安装程序）分发，可以一键下载或从源代码构建。该工具的GUI前端引导用户完成远程摄像机校准和校正过程的所有阶段。为了远程执行这些操作，SurfRCaT有助于在来自相机的图像和成像场景内机载激光雷达观测的点云中共同定位地面控制点（GCP），与其他广泛分布的沿海数据来源（如卫星图像）不同，这些数据包括高程信息。图1示出了下面详细描述的软件架构和功能的图形描绘。2.1. 软件构架该 工 具 的 源 代 码 主 要 包 含 在 两 个 Python 文 件 中 ： main.py 和SurfRCaT.py。main.py文件创建并控制GUI前端，而SurfRCaT.py包含完成校准和校正的函数，并由main.py通过独立线程定期调用。该工具作为一系列窗口运行，每个窗口都是自己的Python类。GUI是使用PyQt创建的[22]。如果从源代码构建，则GUI使用fbs运行[23]。校准和校正过程分五个步骤完成（图中的彩色框）。①的人。SurfRCaT还包括一个实用程序，用于下载WebCAT图像（顶部彩色框，图1）。①的人。下面介绍五个步骤和额外的实用程序。Inputs and imagery（输入和图像）步骤-在此要求用户选择工作目录。如果校准非WebCAT摄像机，则要求用户提供摄像机的位置、仰角和方位角视角的估计值，以及本地保存的摄像机视频（.mp4格式;文档提供了从surfcams获取视频的如果校准WebCAT摄像头，则假定用户已使用下载WebCAT实用程序（见下文）从WebCAT摄像头在名为calibration_video_name的工作目录中创建一 个 目 录 ， 其 中 包 含 以 下 四 个 子 目 录 ： _binaries 、 frames 、products和results。然后提示用户输入他们想要从视频中保存帧的速率（例如，每秒1帧或总共n帧）。然后，用户可以滚动浏览所有提取的帧，并选择要在远程GCP提取中使用的帧。激光雷达数据步骤-如果正在校准非WebCAT相机，SurfRCaT将与NOAA托管的FTP服务器连接，以解析数千个机载激光雷达数据集[24]。美国的州和海岸是从相机的输入位置导出的，数据集首先通过这些关键字进行筛选。然后检查剩余的数据集，通过查询每个描述其地理范围的.csv文件来确定其空间覆盖范围。具有包括相机的输入位置的空间范围的所有数据集的ID被保留。对于WebCAT摄像机，适用的激光雷达ID已预加载（图1）。①的人。适用的数据集显示给用户，用户选择的数据集通过点数据抽象库（pdal）的Python扩展下载[25]。定义了一个在相机视图（光轴）的估计方位角上延伸500 m的感兴趣区域，加上或减去20度公差，并下载与该区域相交的激光雷达切片。下载的数据被格式化为三列（X，Y，Z）点云，并以压缩文件格式（.pkl;图1）本地保存在产品数据库中。①的人。GCPs步骤-保存的激光雷达点云随后将显示在图像旁边，以便于对可见点进行协同定位在两个数据集（GCP）中。激光雷达点云通常M.P. Conlin，P.N.亚当斯湾Wilkinson等人粤公网安备44010802000014号3Fig. 1. SurfRCaT功能和架构流程图。五个步骤和额外的实用程序中的每一个都用一个彩色框显示。(For对本图图例中所指颜色的解释，读者可参考本文的网络版包含一百万个点或更多，使用点处理工具包（pptk）显示[26]。对pptk包的调用将调用点云查看器，该查看器将作为独立的操作系统进程打开。点可以在查看器中选择，并自动输出为Python变量。通过提示用户选择图像和激光雷达数据集中的对应点，SurfRCaT在本地保存所选GCP的图像坐标和真实世界地理坐标。为了从应用程序与查看器进行交互，创建了一个调用查看器并将其输出保存在本地的Python脚本，并使用Pyinstaller[27]将其冻结为独立的可执行文件。此可执行文件作为独立于主应用程序事件循环的进程从SurfRCaT应用程序中调用，因此不会被主应用程序阻塞。在关闭查看器窗口时，将从查看器可执行文件输出的选定点加载到主应用程序中。校准步骤-然后使用远程提取的GCP按照[17]中提供的方法校准相机包括在校准中的九个参数是：相机位置（x和y）和海拔（z），三个相机视角，相机焦距，和相机主点坐标（x和y）。所有参数的初始近似值是完成校准所必需的，并且通过用户输入（摄像机位置、仰角和方位角）和软件假设获得的另外两个摄像机视角（倾斜和滚动）分别被估计为80°和180°。摄像机焦距通过使用图像宽度并假设60埃的水平视场来导出长度。最后，给出了一个初始近似，将主点位置作为输入图像的中心。SurfRCaT在其校准中不考虑镜头畸变。因此，SurfRCaT可能不适用于表现出大失真特性或具有基本上偏离上述初始参数假设的参数。此步骤将生成一个包含九个相机参数值的二进制文件，并将其作为calibVals.pkl保存到_binaries文件中。此步骤还在结果表中生成一个名为calibrationSum-mary.csv的文件，该文件以可读格式提供有关校准过程的信息。校正步骤-然后使用保存的校准参数值创建校正后的平面图用户可以从工具的第一个窗口直接跳到否则，此步骤将跟随校准步骤（图1）。①的人。用户首先能够与输入和图像步骤的帧提取部分交互，以从视频中提取帧并将其保存到任何目录。然后，用户指定包含要校正的图像的目录。为了执行校正，用户相对于相机位置在真实世界空间中指定网格，通过应用calibVals.pkl文件中的优化校准参数将图像投影到该网格上。校正在用户输入的高程上平面地发生，并且要校正的每个图像必须被分配其自己的校正高程。校正后的图像产品与包含图像数据的压缩Python 字典和MatlabWebCAT下载实用程序-SurfRCaT还提供了从WebCAT摄像机下载视频的实用程序。该实用程序可以从工具的第一个窗口访问（图1）。①的人。WebCAT视频以10分钟的剪辑形式存储在Axiom Data Science托管的Web服务器上，并与SEC- OORA合作公开提供[21]。要求用户选择WebCAT摄像头，4M.P. Conlin，P.N.亚当斯湾Wilkinson等人粤公网安备44010802000014号图二. 这个示例的SurfRCaT用户体验的屏幕截图。(a)WebCAT下载实用程序。(b)相机输入窗口。(c)帧提取窗口。（d）激光雷达数据集选择窗口。（d）图像和激光雷达数据的分屏视图他们希望下载视频的日期/时间可以下载当前日期前24天的视频3. 说明性示例在此示例中，来自其中一个WebCAT摄像机的图像被校正。遵循软件文档，用户下载、安装和调用SurfRCaT。用户首先下载一个2019年11月1日当地时间11：00，通过访问和使用WebCAT下载实用程序，从迈阿密40街WebCAT摄像头拍摄的10分钟视频（图2a）。然后，用户返回到第一个窗口，选择相机校准选项，并建立工作目录。在填写下一个窗口的“WebCAT相机”部分中的字段后（图 2 b），提示用户输入帧提取率。在这种情况下，用户M.P. Conlin，P.N.亚当斯湾Wilkinson等人粤公网安备44010802000014号5图三. （a）WebCAT相机的校准图像。(b)使用SurfRCaT衍生校准创建的图像的校正平面图选择从视频中提取五个帧（图2c），SurfR-CaT提取这些帧，并允许用户滚动它们并选择一个使用。然后，用户选择一个预加载的激光雷达数据集，用于GCP识别（图1）。2d），一部分随后将其保存在本地。用户将看到激光雷达点云和图像，并且在对点云进行一些操作后，能够在两者中看到相同的特征（图2）。2e）。用户识别（通过点击）激光雷达观测中的至少三个容易区分的特征（例如救生塔），关闭激光雷达查看器窗口，并且识别图像中的相同特征（以相同顺序）。示出了该过程视频1 使用这些GCP完成校准保存的校准参数用于将前视帧转换为校正平面图（图3）。通过使用WebCAT下载实用程序从该相机下载其他视频，然后可以轻松地提取该相机的其他图像，并通过选择使用保存的校准参数的选项进行校正。可以在这些平面图上确定海岸线位置和其他3.1. 实证评价校正平面地图的精度在说明性的例子（图。3b）是使用通过实时动态（RTK）GPS获得的摄像机视场内10个点的观测值进行评估的。计算每个点的重投影残差，即测量位置和从校正图像中提取的位置之间的距离（图11）。 4）. 最靠近相机的六个点的平均重投影残差为见图4。图1所示图像的校正平面图。 3 a（从图中复制）3b）叠加10个测点的重投影残差。7.0 m，而四个最远点的平均残差为25.6 M.在地球物理背景下，佛罗里达州飓风引起的和季节性的海岸线变化通常超过10米[28，29]。因此，最南端的60米的校正图像的精度可能适合捕捉风暴引起的和季节性的海岸线变化在这个网站。虽然与研究级相机的完全现场校准相比，该精度相对较低[6，9]，但该示例说明了SurfRCaT可以用于在不进行现场访问的情况下从非研究相机获得相关和一般而言，SurfRCaT导出的纠正平面图的准确性将取决于包括远程GCP可用性和用户输入初始近似值的准确性在内的因素文档对此提供了更多指导。4. 影响SurfRCaT可以增加美国潜在的定量海岸视频成像站的数量。这种增加有可能为国家相关的海岸变化模型和工具提供前所未有的验证，例如美国地质调查局/NOAA总水位和海岸变化预测查看器[30]。除了通过提供新的研究地点来加深我们对现有问题的了解外，SurfRCaT还可以帮助研究新的研究问题。例如，SurfRCaT正被应用于北卡罗来纳州外滩的交通摄像头，以检查风暴驱动的过冲沉积物和沙丘破坏的尺寸，作为对该地区人为沙移动事件频率的持续调查的一部分[31]。最后，SurfRCaT的GUI前端和应用程序分布，结合其完全独立的工作流程，使沿海研究人员以外的团体能够执行相机校准和图像校正，作为监测当地沿海变化的第一步SurfRCaT的单个组件也代表了有用的技术进步。自动查找和下载（作为点云）覆盖特定位置的机载激光雷达数据集的能力对于其他6M.P. Conlin，P.N.亚当斯湾Wilkinson等人粤公网安备44010802000014号远程GCP提取;例如，在特定位置进行通过这种方式，SurfRCaT可以促进现有问题的进展，如风暴引起的形态变化过程。此外，在不执行任何编程的情况下显示和查询机载激光雷达点云的能力对于研究和非研究利益相关者来说都是有用的工具。5. 结论Surf-camera Remote Calibration Tool（SurfRCaT）使美国海岸线上数百台已经运行的冲浪相机能够进行远程校准，从而可以将这些相机用作定量海岸监测工具。SurfR-CaT是作为一个独立的、GUI驱动的应用程序分发的，这使得它可以被缺乏编程知识或资源的学术沿海研究人员以外的团体使用。这一工具使人们能够在许多新地点对沿海地球物理过程进行定量研究，促进对现有和新的研究问题的研究，并提供对超出其主要预期目的的应用有用的功能。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢资金由东南沿海海洋Ob服务区域协会（SECOORA）通过其年度学生数据挑战提供。作者希望感谢Joe Long、Dave Foster和RichardConlin进行了有价值的软件测试，感谢Justin Birchler和Kyle Kelso进行了验证相机校准调查。作者还要感谢两位匿名的评论者，他们的评论极大地提高了软件和手稿的质量。任何使用贸易，公司，或产品名称仅用于描述目的，并不意味着美国政府的附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2020.100584上找到。引用[1]Wright LD，Short AD.碎浪带和海滩的形态动力学变化：综合。Mar Geol1984;56（84）：93-118. http://dx.doi.org/10的网站。1016/0025-3227（84）90008-2。[2]Vos K，Harley MD，Splinter KD，Simmons JA，Turner IL.从公开卫星图像得到的亚年度到海岸工程2019;150：160-74.http://dx.doi.org/10.1016/j.coastaleng.2019.04.004网站。[3]杨文龙，王晓梅，王晓梅. 从几天到几十年的海岸线变化：长期视频成像的结果。JGeophysResOceans2015;120：2159-78.http://dx.doi.org/10.1002/2014JC010329网站。[4]Neumann B，Vafeiden AT，Zimmermann J，Nicholls RJ.未来沿海人口增长与 海 平 面 上 升 和 沿 海 洪 水 风 险 ---- 全 球 评 估 。 PLoS One 2015;10 （ 3 ） .http://dx.doi.org/10.1371/journal的网站。小马0131375[5]Holman RA，Stanley J.《阿格斯的历史和技术能力》。Coast Eng 2007;54：477-91. http://dx.doi.org/10.1016/j.coastaleng.2007.01.003网站。[6]张文辉，张文辉.视频图像在近岸海洋学野外研究中的实际应用。IEEE J OceanEng 1997;22（1）：81-92. http://dx.doi.org/10.1109/48.557542网站。[7]Holl KT，Holman RA.亚重力旋转运动的波数-频率结构。 J Geophys ResOceans1999;104（C6）：13479-88.得双曲正切值.doi.org/10.1029/1999JC900075网站。[8] Lippmann TC，Holman RA.沙洲形态的量化：基于波浪耗散的视频技术。JGeophysResOceans1989;94（C1）：995-1011.http://dx.doi.org/10.1029/JC094iC01p00995网站。[9]Holman RA，Symonds G，Thornton EB，Ranasinghe R.海湾海滩上的撕裂间 距 和 持 久 性 。 JGeophysResOceans2006;111 （ C1 ） .http://dx.doi.org/10.1029/2005JC002965网站。[10]Nieto MA，Garau B，Balle S，Simarro G，Zarruk GA，Ortiz A，et al. 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