mjpeg_on_movement.py
# هذا العمل مرخص بموجب ترخيص MIT.
# حقوق النشر (c) 2013-2023 OpenMV LLC. جميع الحقوق محفوظة.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# مثال تسجيل فيديو MJPEG عند الحركة
#
# ملاحظة: ستحتاج إلى بطاقة SD لتشغيل هذا المثال.
#
# يمكنك استخدام كاميرا OpenMV لتسجيل ملفات mjpeg. يمكنك إما تزويد
# كائن المسجل بإطارات JPEG أو إطارات RGB565/تدرج رمادي. بمجرد الانتهاء من
# تسجيل ملف Mjpeg يمكنك استخدام VLC لتشغيله. إذا كنت تستخدم Ubuntu فإن
# مشغل الفيديو المدمج سيعمل أيضاً.
#
# يوضح هذا المثال استخدام فرق الإطارات (frame differencing) مع كاميرا OpenMV لإجراء
# اكتشاف الحركة. بعد اكتشاف الحركة، ستقوم كاميرا OpenMV بتسجيل فيديو.
import csi
import time
import mjpeg
import os
import machine
import random
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset() # إعادة ضبط المستشعر وتهيئته.
csi0.pixformat(csi.RGB565) # تعيين تنسيق البكسل إلى RGB565 (أو GRAYSCALE)
csi0.framesize(csi.QVGA) # تعيين حجم الإطار إلى QVGA (320x240)
csi0.snapshot(time=2000) # انتظر حتى تدخل الإعدادات حيز التنفيذ.
csi0.auto_whitebal(False) # إيقاف موازنة اللون الأبيض (white balance).
led = machine.LED("LED_RED")
if not "temp" in os.listdir():
os.mkdir("temp") # أنشئ مجلداً مؤقتاً
while True:
print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000) # امنح المستخدم وقتاً للاستعداد.
csi0.snapshot().save("temp/bg.bmp")
print("Saved background image - Now detecting motion!")
diff = 10 # سنعتبر أننا اكتشفنا حركة بعد 10 إطارات من الحركة.
while diff:
img = csi0.snapshot()
img.difference("temp/bg.bmp")
stats = img.statistics()
# Stats 5 هو الحد الأقصى لقناة لون الإضاءة. الكود أدناه
# يتم تفعيله عندما يتجاوز الحد الأقصى للإضاءة في الصورة بأكملها 20.
# يجب أن يكون الحد الأقصى لفرق الإضاءة صفراً في الوضع الطبيعي.
if stats[5] > 20:
diff -= 1
led.on()
m = mjpeg.Mjpeg("example-%d.mjpeg" % random.getrandbits(32))
clock = time.clock() # تتبع معدل الإطارات (FPS).
for i in range(200):
clock.tick()
m.write(csi0.snapshot())
print(clock.fps())
m.close()
led.off()
print("Restarting...")