# temperature-analyzer

**Repository Path**: warom-org/temperature-analyzer

## Basic Information

- **Project Name**: temperature-analyzer
- **Description**: 温度估算分析
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-01
- **Last Updated**: 2025-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 红外热成像温度分析系统 (TSDK集成版)

基于PyQt5的红外热成像图片温度分析工具，支持温度估算、多点标定、视频流处理和REST API接口。**v2.1.0新增DJI Thermal SDK集成，支持R-JPEG文件的精确温度分析。**

## 🚀 功能特性

### 🆕 TSDK集成功能
- 🔬 **精确温度提取**: 支持DJI R-JPEG文件的真实温度数据提取
- ⚖️ **混合处理模式**: 智能选择最佳温度分析方法(TSDK/HSV/混合)
- 📊 **方法对比分析**: 同时使用多种方法并提供精度对比
- 🔄 **模拟模式支持**: 无需安装TSDK即可体验完整功能
- 📈 **高精度分析**: TSDK模式可达±1-2°C精度

### 核心功能
- 🔥 **温度估算**: 基于HSV颜色映射算法估算每个像素温度
- 🎯 **多点标定**: 支持用户添加已知温度点进行精度校准
- 📊 **可视化展示**: 生成专业级matplotlib温度分布热力图
- 🔍 **精确定位**: 自动检测并标记最高温和最低温位置
- 📐 **区域分析**: 支持多区域温度统计和极值点定位

### 数据功能
- 💾 **数据持久化**: 标定点和分析结果自动保存到txt文件
- 📤 **数据导出**: 支持CSV、JSON、NumPy格式温度矩阵导出
- 📁 **文件管理**: 结构化的数据存储和历史记录
- 🔍 **格式检测**: 自动识别R-JPEG文件并选择最佳处理方法

### 流媒体支持
- 🎥 **多协议支持**: RTSP和RTMP视频流实时接收和分析
- ⚡ **实时处理**: 可调节帧率和实时温度分析
- 🎬 **帧捕获**: 流媒体帧保存为静态图片进行详细分析

### API接口
- 🌐 **REST API**: 完整的HTTP接口支持远程调用
- 🔧 **独立服务**: API服务器可独立于GUI运行
- 📋 **标准化**: RESTful API设计，支持JSON格式
- 🆕 **TSDK API**: 专用R-JPEG处理和混合模式分析接口

## 📁 项目结构

```
Infrared-temperature-sensor/
├── main.py                     # GUI应用主入口
├── start_api.py                # API服务器启动脚本  
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── run_tests.py               # 测试运行器
│
├── src/                        # 源代码目录
│   ├── core/                   # 核心功能模块
│   │   ├── temperature_mapper.py           # 温度映射算法
│   │   ├── tsdk_processor.py               # DJI TSDK处理器 🆕
│   │   ├── hybrid_temperature_processor.py # 混合温度处理器 🆕
│   │   ├── data_storage.py                 # 数据持久化
│   │   ├── video_stream.py                 # 视频流处理
│   │   └── rtmp_stream.py                  # RTMP兼容模块
│   │
│   ├── gui/                    # 图形界面模块
│   │   ├── thermal_analyzer.py     # 主界面控制器
│   │   └── image_widget.py          # 图像显示组件
│   │
│   ├── api/                    # API接口模块  
│   │   ├── api_server.py            # REST API服务器
│   │   └── thermal_service.py      # 后端分析服务
│   │
│   └── utils/                  # 工具模块
│       └── utils.py                 # 系统工具函数
│
├── tests/                      # 测试文件
│   ├── test_tsdk_integration.py    # TSDK集成测试 🆕
│   └── ...                         # 其他测试文件
├── config/                     # 配置文件
├── docs/                       # 文档目录
│   ├── TSDK_INTEGRATION.md         # TSDK集成文档 🆕
│   └── ...                         # 其他文档
├── examples/                   # 示例代码
│   ├── tsdk_api_client_example.py  # TSDK API客户端示例 🆕
│   └── ...                         # 其他示例
├── tsdk/                       # TSDK SDK目录 (可选)
├── data/                       # 数据存储目录
└── snapshot/                   # 截图和样本图片
```

## 🛠️ 安装与使用

### 1. 基础安装

```bash
# 克隆项目
git clone <repository_url>
cd Infrared-temperature-sensor

# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
```

### 2. DJI Thermal SDK 安装 (可选)

**如需精确R-JPEG处理，请安装DJI Thermal SDK：**

1. 下载 [DJI Thermal SDK](https://www.dji.com/cn/downloads/softwares/dji-thermal-sdk)
2. 将SDK文件放置在以下任一位置：
   ```
   项目根目录/tsdk/
   ../tsdk/
   C:/Program Files/DJI/TSDK/  (Windows)
   /usr/local/tsdk/  (Linux)
   ```

**注意**: 即使不安装TSDK，系统也会自动启用模拟模式，提供完整的功能体验。

### 3. 启动方式

#### GUI应用程序
```bash
python main.py
```

#### API服务器
```bash
python start_api.py --host 0.0.0.0 --port 5000
```

#### 运行测试
```bash
# 运行所有测试
python run_tests.py

# 运行TSDK集成测试
python -m pytest tests/test_tsdk_integration.py -v

# 运行TSDK API示例
python examples/tsdk_api_client_example.py
```

### 4. 处理模式说明

| 模式 | 适用文件 | 精度 | 说明 |
|------|----------|------|------|
| **自动选择** | 所有格式 | 自适应 | 自动检测文件类型并选择最佳处理方法 |
| **HSV映射** | 所有图片 | ±3-5°C | 基于颜色映射的温度估算，支持标定 |
| **TSDK精确** | R-JPEG | ±1-2°C | 使用DJI SDK提取真实温度数据 |
| **混合模式** | R-JPEG | 最高 | 同时使用TSDK和HSV并提供对比分析 |

### 5. API使用示例

#### 传统API
```python
import requests

# 启动视频流分析
response = requests.post('http://localhost:5000/api/start_stream', 
                        json={'stream_url': 'rtsp://example.com/stream'})

# 分析区域温度
response = requests.post('http://localhost:5000/api/analyze_regions',
                        json={'regions': [{'x1': 100, 'y1': 100, 'x2': 200, 'y2': 200}]})
```

#### 🆕 TSDK API
```python
import requests

# 检查TSDK能力
response = requests.get('http://localhost:5000/api/tsdk/capabilities')

# 处理R-JPEG文件
with open('thermal.r.jpg', 'rb') as f:
    files = {'rjpeg_file': f}
    response = requests.post('http://localhost:5000/api/tsdk/process_rjpeg', files=files)

# 混合模式处理
with open('image.jpg', 'rb') as f:
    files = {'image_file': f}
    data = {'mode': 'auto'}  # auto, hsv, tsdk, hybrid
    response = requests.post('http://localhost:5000/api/hybrid/process_image', 
                           files=files, data=data)
```

# 获取分析结果示例
result = response.json()
for region in result['regions']:
    stats = region['temperature_stats']
    print(f"最高温: {stats['max_temp']}°C at ({stats['max_position']['x']}, {stats['max_position']['y']})")
```

## 📖 详细文档

- [🆕 TSDK集成文档](docs/TSDK_INTEGRATION.md) - DJI Thermal SDK集成指南
- [API接口文档](docs/README_API.md) - REST API参考
- [目录结构说明](docs/DIRECTORY_STRUCTURE.md) - 项目结构详解
- [项目指导文档](docs/CLAUDE.md) - 开发指导

## 🎯 温度精度

### 处理模式精度对比

| 处理模式 | 温度精度 | 适用场景 | 说明 |
|----------|----------|----------|------|
| **TSDK精确模式** | ±1-2°C | R-JPEG文件 | 使用真实SDK时的最高精度 |
| **TSDK模拟模式** | ±3-5°C | 所有文件 | 无SDK时的模拟处理 |
| **HSV映射** | ±5-8°C | 普通图片 | 默认颜色映射算法 |
| **HSV+标定** | ±3-5°C | 普通图片 | 使用多点标定校准后 |
| **混合模式** | 最优 | R-JPEG文件 | 提供多种方法对比 |

### 精度影响因素
- **图像质量**: 分辨率和清晰度
- **环境因素**: 环境温度和湿度
- **标定点分布**: 标定点数量和分布范围
- **文件格式**: R-JPEG > 普通图片

## 🔧 系统要求

- **Python**: 3.7+
- **操作系统**: Windows/Linux/macOS
- **内存**: 最低2GB，推荐4GB+
- **依赖**: PyQt5, OpenCV, NumPy, Matplotlib, Flask

## 🌟 主要特点

### 技术架构
- **模块化设计**: 核心功能、GUI、API三层分离
- **算法优化**: HSV颜色空间温度映射，反距离权重插值
- **并发处理**: 多线程视频流处理和API请求处理
- **数据安全**: 本地文件存储，支持数据备份

### 用户体验  
- **专业可视化**: matplotlib生成的科学级热力图
- **实时交互**: 鼠标点击查看温度，拖拽选择分析区域
- **中文支持**: 完整的中文界面和文档
- **跨平台**: 支持主流操作系统

### 扩展性
- **插件架构**: 易于添加新的温度映射算法
- **API标准**: RESTful接口便于集成
- **配置管理**: JSON配置文件支持自定义设置
- **测试完备**: 完整的单元测试和集成测试

## 📊 应用场景

- 🏭 **工业检测**: 设备温度监控和故障诊断
- 🏥 **医疗应用**: 体温检测和医学成像分析
- 🔧 **科研教学**: 热传导实验和温度场分析
- 🏠 **建筑检测**: 建筑物热损失检测
- 🔥 **消防安全**: 火灾隐患早期发现

## 🤝 开发规范

- **代码风格**: PEP 8标准，类型提示
- **文档完整**: 详细的docstring和使用说明
- **模块分离**: 清晰的模块边界和依赖关系
- **错误处理**: 统一的异常处理机制
- **测试驱动**: 完整的测试覆盖

## 📝 更新日志

### 🆕 v2.1.0 (Latest - TSDK集成版)
- 🔬 **DJI Thermal SDK集成**: 支持R-JPEG文件精确温度提取
- ⚖️ **混合处理架构**: 智能选择最佳温度分析方法
- 🎯 **处理模式选择**: 自动/HSV/TSDK/混合四种模式
- 📊 **方法对比分析**: 同时使用多种方法并提供精度对比
- 🔄 **模拟模式支持**: 无需安装SDK即可体验TSDK功能
- 🌐 **API接口扩展**: 新增TSDK专用API端点
- 🖥️ **GUI界面升级**: 添加处理模式控制和状态显示
- 📤 **数据导出增强**: 支持CSV、JSON、NumPy格式导出
- 🧪 **完整测试套件**: TSDK集成功能测试覆盖
- 📚 **文档完善**: TSDK集成指南和API文档

### v2.0.0
- ✨ 新增REST API接口支持
- ✨ 添加数据持久化存储功能
- 🏗️ 重构项目目录结构
- 📚 完善文档和示例代码
- 🧪 添加完整测试套件

### v1.0.0
- 🎉 初始版本发布
- 🖥️ GUI界面和基础温度分析功能
- 🎥 视频流支持（RTMP/RTSP）
- 📊 温度可视化和区域分析

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**开发团队**: 红外温度识别器项目组  
**技术支持**: 详见项目文档和示例代码