mean_adaptive_threshold_filter.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 مرشّح العتبة التكيفية بالمتوسط
#
# يوضح هذا المثال ترشيح المتوسط مع العتبة التكيفية.
# عندما تكون mean(threshold=True)، تقوم طريقة mean() بتطبيق عتبة تكيفية على الصورة
# عن طريق مقارنة متوسط البكسلات المحيطة ببكسل ما، ناقص إزاحة معينة، مع ذلك البكسل.

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # تهيئة مستشعر الكاميرا.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # أو csi.GRAYSCALE
csi0.framesize(csi.QQVGA)  # أو csi.QVGA (أو غيرها)
csi0.snapshot(time=2000)  # السماح للإعدادات الجديدة بأن تصبح فعالة.

clock = time.clock()  # تتبع معدل الإطارات (FPS).

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

    # المعامل الأول هو حجم النواة (kernel). N تقابل نواة بحجم ((N*2)+1)^2
    # مثال: 1 == نواة 3x3، 2 == نواة 5x5، إلخ. ملاحظة: لن
    # تحتاج أبدًا إلى استخدام قيمة أكبر من 2.
    img.mean(1, threshold=True, offset=5, invert=True)

    print(clock.fps())  # ملاحظة: تعمل كاميرا OpenMV الخاصة بك بحوالي نصف السرعة أثناء
    # الاتصال بحاسوبك. يجب أن يزداد معدل الإطارات (FPS) بعد قطع الاتصال.