in_memory_basic_frame_differencing.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 فرق الإطارات الأساسي داخل الذاكرة
#
# يوضح هذا المثال استخدام فرق الإطارات مع كاميرا OpenMV الخاصة بك.
# يُسمى فرق الإطارات الأساسي لأنه لا يوجد تحديث لصورة الخلفية.
# لذا، مع مرور الوقت قد تتغير صورة الخلفية مما ينتج عنه مشاكل.

import csi
import image
import time

TRIGGER_THRESHOLD = 5

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # إعادة ضبط المستشعر وتهيئته.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # أو csi.RGB565
csi0.framesize(csi.QVGA)  # أو csi.QQVGA (أو غيرها)
csi0.snapshot(time=2000)  # السماح للإعدادات الجديدة بأن تصبح فعالة.
csi0.auto_whitebal(False)  # إيقاف موازنة اللون الأبيض (white balance).
clock = time.clock()  # تتبع معدل الإطارات (FPS).

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

print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000)  # امنح المستخدم وقتاً للاستعداد.
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())
print("Saved background image - Now frame differencing!")

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

    # استبدال الصورة بفرق الإطارات "abs(NEW-OLD)".
    img.difference(extra_fb)

    hist = img.get_histogram()
    # يعمل الكود أدناه عن طريق مقارنة قيمة المئين 99 (مثل
    # أقصى قيمة غير شاذة) مقابل قيمة المئين 90 (مثل قيمة غير قصوى
    # معينة). سيزداد الفرق بين القيمتين كلما ازداد عدد
    # البكسلات المتغيرة في صورة الفرق.
    diff = hist.get_percentile(0.99).l_value - hist.get_percentile(0.90).l_value
    triggered = diff > TRIGGER_THRESHOLD

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