- 多个客户端之间通过
PTP/NTP来同步各自的系统时钟。 - 客户端使用多进程并发读取多个USB摄像头的图像数据，并且通过同步屏障来同步读取的时刻。
- 每个客户端都将同步后的多个USB摄像头的图像数据与时间戳发送至服务器。
- 客户端根据服务器统一计算的相位延迟量，修改在同步屏障后的延迟时间，来对齐多个客户端之间的图像数据流。
每个客户端都需要安装NTP软件，用于与NTP服务器进行通信以同步时钟。建议使用稳定的NTP服务器，例如"cn.pool.ntp.org"。
在每个客户端上，可以使用Python语言的OpenCV库来读取多个USB摄像头的图像数据。为了提高读取效率，可以使用多进程并发读取，每个进程读取一个USB摄像头的图像数据。在读取时，可以使用Python的multiprocessing库中的同步屏障来确保所有进程同时读取图像数据。
每个客户端需要将同步后的多个USB摄像头的图像数据和时间戳发送至服务器。可以使用Python的socket库实现客户端与服务器之间的通信。为了提高传输效率，将多个图像数据通过protobuf进行打包，发送给服务器 。
服务器需要接收所有客户端发送的数据，将它们的时间戳进行比较计算相位延迟量。可以使用Python的numpy库来进行时间戳的比较和相位延迟量的计算。服务器计算出相位延迟量后，将其发送给所有客户端。
每个客户端需要接收服务器发送的相位延迟量，然后根据该延迟量修改在同步屏障后的延迟时间。可以使用Python的time库来修改延迟时间。
- 多台电脑作为客户端，每台电脑上连接多个USB摄像头。
- 一台电脑作为服务器。
- 网络设备，如交换机等。
- 操作系统：客户端和服务器均使用支持NTP协议的操作系统，如Linux、Windows等。
- Python编程环境：客户端和服务器均使用Python编程环境。
- Python模块：OpenCV、socket、threading、time、ntplib等。
复眼同步图像采集系统的创新点主要集中在时间同步算法、数据采集和处理、时间偏移计算和同步屏障调整等方面，这些方法可以提高数据采集的效率和数据的可靠性、准确性和时序正确性，具有较好的实用价值和应用前景。
- 多个客户端之间通过NTP协议实现时钟同步，确保了数据采集的时间精度和数据的时间对齐。这个方法可以提高图像数据的可靠性和准确性，是本研究的重要创新点之一。
- 使用多进程并发读取多个USB摄像头的图像数据，并通过同步屏障同步读取的时刻。这个方法可以提高数据采集效率，减少采集时间，对实时采集和处理要求较高的场景非常有用。
- 服务器端对接收到的图像数据和时间戳进行计算，实现对客户端的时间偏移调整。这个方法可以减少数据处理时间，同时确保数据的时序正确性，提高数据的可靠性和准确性。
- 通过调整同步屏障实现多个客户端之间的图像数据流对齐。这个方法可以提高数据的同步性，减少数据处理时间，提高实验结果的准确性和可靠性。
安装Python3.7及以上版本，安装Python模块：OpenCV、socket、threading、time、ntplib、numpy、protobuf等。
pip install -r requirements.txt在Protocol Buffers的GitHub存储库中，下载Protocol Buffers编译器。解压缩编译器，然后将bin目录添加到系统环境变量中。
打开命令提示符（或PowerShell）窗口，并运行以下命令来验证protobuf编译器是否成功安装。
protoc --version如果安装成功，您应该能够看到编译器的版本信息。
使用以下命令将protobuf文件video.proto编译成Python代码
protoc --python_out=. video.proto本系统的配置文件包含以下信息：
- camera_config：一个数组，包含每个摄像头的配置信息。每个配置包括channel_id（通道ID）和camera_id（摄像头ID）。
- server_address：服务器的地址。
- server_port：服务器的端口。
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