differential-rotation-scale.py

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# Differenzieller optischer Fluss Rotation/Skalierung
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# Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit Ihrer OpenMV Cam
# Rotation/Skalierung messen, indem das aktuelle und das vorherige
# Bild miteinander verglichen werden. Beachten Sie, dass in diesem Modus nur Rotation/Skalierung
# verarbeitet wird - nicht die X- und Y-Translation.
#
# Um diese Demo effektiv auszuführen, montieren Sie Ihre OpenMV Cam bitte auf einer stabilen
# Unterlage und drehen Sie die Kamera LANGSAM um das Objektiv und bewegen Sie die Kamera
# vor und zurück, um zu sehen, wie sich die Werte ändern.
# D. h. nur Änderungen in Z-Richtung.
#
# HINWEIS: Bei der Verwendung von
# find_displacement() müssen Sie eine kleine Auflösung verwenden, die eine Zweierpotenz ist. Dies liegt daran, dass der Algorithmus auf
# der sogenannten Phasenkorrelation basiert, die den Bildvergleich
# mittels FFTs durchführt. Eine Auflösung, die keine Zweierpotenz ist, erfordert ein Auffüllen auf eine Zweierpotenz,
# was die Aussagekraft der Algorithmusergebnisse verringert. Bitte
# verwenden Sie eine Auflösung wie B64X64 oder B64X32 (2x schneller).
#
# Ihre OpenMV Cam unterstützt Zweierpotenz-Auflösungen von 64x32, 64x64,
# 128x64 und 128x128. Wenn Sie eine Auflösung von 32x32 wünschen, können Sie diese
# erzeugen, indem Sie "img.scale(x_scale=0.5, y_scale=0.5, hint=image.AREA)" auf ein 64x64-Bild anwenden.

import csi
import image
import time
import math

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Sensor zurücksetzen und initialisieren.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # Pixelformat auf RGB565 (oder GRAYSCALE) setzen
csi0.framesize((64, 64))  # Bildgröße auf 64x64 setzen ... (oder 64x32) ...
csi0.snapshot(time=2000)  # Warten, bis die Einstellungen wirksam werden.
clock = time.clock()  # Ein Clock-Objekt erstellen, um die FPS zu verfolgen.

# Erstellt einen zweiten Framebuffer auf dem Heap.
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())

while True:
    clock.tick()  # Erfasst die vergangenen Millisekunden zwischen den Aufrufen von snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Nimmt ein Bild auf und gibt es zurück.

    # Dieser Algorithmus ist ohne eine perfekte Vorrichtung schwer zu testen ... Hier ist daher ein Trick, um zu sehen, dass er funktioniert.
    # Geben Sie unten einen z_rotation-Wert ein, und die r-Ausgabe sollte diesem entsprechen.
    if 0:
        expected_rotation = 20.0
        extra_fb.rotation_corr(z_rotation=(-expected_rotation))

    # Dieser Algorithmus ist ohne eine perfekte Vorrichtung schwer zu testen ... Hier ist daher ein Trick, um zu sehen, dass er funktioniert.
    # Geben Sie unten einen zoom-Wert ein, und die z-Ausgabe sollte diesem entsprechen.
    if 0:
        expected_zoom = 0.8
        extra_fb.rotation_corr(zoom=(2.00 - expected_zoom))

    displacement = extra_fb.find_displacement(img, logpolar=True)
    extra_fb.draw_image(img)

    # Offset-Ergebnisse sind ohne Filterung verrauscht, daher nehmen wir eine geringere Genauigkeit in Kauf.
    rotation_change = int(math.degrees(displacement.rotation) * 5) / 5.0
    zoom_amount = displacement.scale

    if (
        displacement.response > 0.1
    ):  # Unter etwa 0.1 (YMMV) sind die Ergebnisse nur noch Rauschen.
        print(
            "{0:+f}r {1:+f}z {2} {3} FPS".format(
                rotation_change, zoom_amount, displacement.response, clock.fps()
            )
        )
    else:
        print(clock.fps())