https://medium.com/p/faa179e838fa

前提

RasbianOSが入っている
WiFiにつながっている※
IPアドレスが分かっている※
SSHでログインできる
SFTPでファイル共有が出来る
カメラモジュールと通信ができる(libcamera-helloが正常に動く)

※この設定と確認のためにシリアルで通信を行っています

基本手順（RaspberryPi編）

RasPiで　gitでファイルをダウンロードする

git clone [email protected]:atsss/RaspberryPi_Camera_IQ_Tuning.git
cd RaspberryPi_Camera_IQ_Tuning/raspberrypi/
python server.py

RaspberryPiのIPアドレス:8080で画像表示サイトが表示される
画像を左クリックで別名保存ができる
JSONファイルを書き換えた際は、Ctrl+Cでserver.pyを停止させ、再び実行すると反映される（起動時に反映）

コンソールに、現在のカメラが設定しているカラーマトリックス値や色温度が表示されている
    ColourTemperature = 3715
    1.02475 , -0.21554 , -0.21446,
    -0.28460 , 1.01909 , -0.21582,
    -0.28539 , -0.21401 , 1.01916

１倍の画像を取得する

python server_1gain.py
※imx219_calibration_1gain.jsonを読み込んで起動します
RaspberryPiのIPアドレス:8080で画像表示サイトが表示される
画像を左クリックで別名保存ができる

作成済み版の画像を取得する

python server_V2_2207.py
※imx219_calibration_V2_2207_mod.jsonを読み込んで起動します
RaspberryPiのIPアドレス:8080で画像表示サイトが表示される
画像を左クリックで別名保存ができる

Custom版の画像を取得する

python server.py
※imx219_custom.jsonを読み込んで起動します
RaspberryPiのIPアドレス:8080で画像表示サイトが表示される
画像を左クリックで別名保存ができる
JSONファイルを書き換えた際は、Ctrl+Cでserver.pyを停止させ、再び実行すると反映される（起動時に反映）

基本手順（PC上での操作編）

CCMの値出力方法

cd laptop
GoProの写真を用意します。
server_1gainで取得した画像を用意します
PC_checkフォルダに入れます
color_checker_V2.py のファイル指定箇所
    IMG_FILE_NAME = 'image.jpg'
    GOPR_FILE_NAME = 'GOPR0070.jpg'
を変更します。

python color_checker_V2.py

実行が完了すると

-------------------------------------------
    1.02475 , -0.21500 , -0.21500 ,
    -0.28500 , 1.01864 , -0.21500 ,
    -0.28500 , -0.21500 , 1.01978

という表示がされます。この値をJSONに貼り付けます。

画像の色差確認方法

cd laptop
GoProの写真を用意します。
serverで取得した画像を用意します
PC_checkフォルダに入れます
color_accuracy_V2.py のファイル指定箇所
    GOPRO_FILE_NAME = 'GOPR0068.jpg'
    IMX_FILE_NAME = 'image_json.jpg'
を変更します。

python color_accuracy_V2.py

実行が完了すると

Total: 136.3164938443946
Total: 5.679853910183109
という表示がされます。

JSONの変更方法

RasPiのフォルダにある　imx219_custom.json　を開きます。

"rpi.ccm":
        {
            "ccms": [
                {
                    "ct": 2470,
                    "ccm":
                    [
                        1.02475 , -0.21500 , -0.21500 ,
                        -0.28500 , 1.01864 , -0.21500 ,
                        -0.28500 , -0.21500 , 1.01978
                    ]
                }
            ]
        }

ccmの中身をcolor_checker_V2で出力された結果を貼り付けます。
ctの値は低めにして、確実に反映されるようにします。
または、server.pyのコンソールに書かれたColourTemperatureの値を入れるのが良いと思います。
この状態で、JSONを保存し、再度server.pyを実行されると反映される。
再度画像を保存し、color_accuracy_V2で色差を確認していく作業。

CCMの変更方法

color_checker_V2.pyのcreat_ccm_2()にある以下の箇所を変更します

gain =  0.17
cnt_offset = 0.88
ctt_r = 0xff/255.0 *1.0
ctt_g = 0xd5/255.0 *1.0
ctt_b = 0xad/255.0 *1.0
r_offset = 0.155
g_offset = 0.225
b_offset = 0.225

変更後、再度 python color_checker_V2.pyを実行し、出力結果を再度JSONに張ります。

環境構築

1. Install pyenv

https://github.com/pyenv/pyenv

brew install pyenv
which pyenv # check

// bash_profile
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"

2. Install python 3.11.3

pyenv install 3.11.3

3. Set v3.11.3 python as local

pyenv local 3.11.3
python --version # check

4. Install pipenv

pip install pipenv
which pipenv # check

5. Install libraries

pipenv install
pipenv install --dev

6. Run

pipenv shell
python server.py