absolute-rotation-scale.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
#
# الدوران/القياس المطلق بالتدفق البصري
#
# يوضح هذا المثال كيفية استخدام كاميرا OpenMV لقياس
# الدوران/القياس عن طريق مقارنة الصورة الحالية بالصورة السابقة
# بالصورة السابقة. لاحظ أن الدوران/القياس فقط هو
# ما يتم التعامل معه - وليس الانتقال على المحورين X وY في هذا الوضع.
#
# لتشغيل هذا العرض التوضيحي بفعالية، يرجى تثبيت كاميرا OpenMV على قاعدة
# ثابتة وتدوير الكاميرا ببطء حول محور العدسة وتحريك الكاميرا
# للأمام/للخلف لرؤية تغيّر الأرقام.
# أي تغييرات في اتجاه Z فقط.
#
# ملاحظة: يجب استخدام دقة صغيرة من مضاعفات 2 عند استخدام
# find_displacement(). وذلك لأن الخوارزمية تعمل بواسطة
# ما يسمى بارتباط الطور (phase correlation) الذي يقوم بمقارنة الصور
# باستخدام تحويل فورييه السريع (FFT). الدقة غير المضاعفة لـ 2 تتطلب حشوًا لأقرب مضاعف
# لـ 2 مما يقلل من فائدة نتائج الخوارزمية. يرجى
# استخدم دقة مثل B64X64 أو B64X32 (أسرع بمقدار الضعف).
#
# تدعم كاميرا OpenMV الخاصة بك دقات من مضاعفات 2 مثل 64x32 و64x64
# و128x64 و128x128. إذا أردت دقة 32x32 يمكنك إنشاءها
# عن طريق تنفيذ "img.scale(x_scale=0.5, y_scale=0.5, hint=image.AREA)" على صورة 64x64.

import csi
import image
import time
import math

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # إعادة ضبط المستشعر وتهيئته.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # تعيين تنسيق البكسل إلى RGB565 (أو GRAYSCALE)
csi0.framesize((64, 64))  # تعيين حجم الإطار إلى 64x64... (أو 64x32)...
csi0.snapshot(time=2000)  # انتظر حتى تدخل الإعدادات حيز التنفيذ.
clock = time.clock()  # أنشئ كائن ساعة (clock) لتتبع معدل الإطارات (FPS).

# إنشاء ذاكرة تخزين مؤقت ثانية للإطار على الكومة (heap).
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())

while True:
    clock.tick()  # تتبع عدد الميلي ثانية المنقضية بين استدعاءات snapshot().
    img = csi0.snapshot()  # التقاط صورة وإرجاعها.

    # من الصعب اختبار هذه الخوارزمية دون تجهيزة مثالية... لذا، إليك حيلة لرؤية أنها تعمل.
    # ضع قيمة z_rotation أدناه ويجب أن ترى مخرج r يساوي تلك القيمة.
    if 0:
        expected_rotation = 20.0
        img.rotation_corr(z_rotation=expected_rotation)

    # من الصعب اختبار هذه الخوارزمية دون تجهيزة مثالية... لذا، إليك حيلة لرؤية أنها تعمل.
    # ضع قيمة تكبير (zoom) أدناه ويجب أن ترى مخرج z يساوي تلك القيمة.
    if 0:
        expected_zoom = 0.8
        img.rotation_corr(zoom=expected_zoom)

    # في هذا المثال لا نقوم أبدًا بتحديث الصورة القديمة لقياس التغيّر المطلق.
    displacement = extra_fb.find_displacement(img, logpolar=True)

    # نتائج الإزاحة تكون مشوبة بالضوضاء بدون ترشيح، لذا نتنازل عن بعض الدقة.
    rotation_change = int(math.degrees(displacement.rotation) * 5) / 5.0
    zoom_amount = displacement.scale

    if (
        displacement.response > 0.1
    ):  # أقل من 0.1 تقريبًا (قد تختلف النتائج) تكون النتائج مجرد ضوضاء.
        print(
            "{0:+f}r {1:+f}z {2} {3} FPS".format(
                rotation_change, zoom_amount, displacement.response, clock.fps()
            )
        )
    else:
        print(clock.fps())