on_disk_advanced_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 متقدم لفرق الإطارات
#
# ملاحظة: ستحتاج إلى بطاقة SD لتشغيل هذا المثال.
#
# يوضح هذا المثال استخدام فرق الإطارات مع كاميرا OpenMV الخاصة بك. هذا
# المثال متقدم لأنه يقوم بتحديث الخلفية للتعامل مع
# تغيّر صورة الخلفية بمرور الوقت.

import csi
import os
import time

TRIGGER_THRESHOLD = 5

BG_UPDATE_FRAMES = 50  # عدد الإطارات قبل المزج.
BG_UPDATE_BLEND = 128  # مقدار المزج... ([0-255]==[0.0-1.0]).

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).

if "temp" not in os.listdir():
    os.mkdir("temp")  # أنشئ مجلداً مؤقتاً

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 frame differencing!")

triggered = False

frame_count = 0
while True:
    clock.tick()  # تتبع عدد الميلي ثانية المنقضية بين استدعاءات snapshot().
    img = csi0.snapshot()  # التقاط صورة وإرجاعها.

    frame_count += 1
    if frame_count > BG_UPDATE_FRAMES:
        frame_count = 0
        # مزج الإطار الجديد. نقوم بـ 255-alpha هنا لأننا نريد
        # مزج الإطار الجديد في الخلفية. وليس الخلفية في
        # الإطار الجديد الذي سيكون مجرد alpha. يستبدل المزج كل بكسل بـ
        # ((NEW*(alpha))+(OLD*(255-alpha)))/255. لذا، تنتج قيمة alpha منخفضة
        # مزجًا قليلًا للصورة الجديدة بينما تنتج قيمة alpha عالية مزجًا كبيرًا
        # للصورة الجديدة. نحتاج إلى عكس ذلك لهذا التحديث.
        img.blend("temp/bg.bmp", alpha=(255 - BG_UPDATE_BLEND))
        img.save("temp/bg.bmp")

    # استبدال الصورة بفرق الإطارات "abs(NEW-OLD)".
    img.difference("temp/bg.bmp")

    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.