mean_filter.py

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# Beispiel für Mean-Filter
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# Dieses Beispiel demonstriert die Mittelwertfilterung. Die Mittelwertfilterung ist der klassische Durchschnitts-
# filter innerhalb einer NxN-Nachbarschaft. Die Mittelwertfilterung entfernt Rauschen im Bild, indem
# alles verwischt wird. Sie ist jedoch die schnellste Kernelfilter-Operation.

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Kamerasensor initialisieren.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # or csi.GRAYSCALE
csi0.framesize(csi.QQVGA)  # oder csi.QVGA (oder andere)
csi0.snapshot(time=2000)  # Neue Einstellungen wirksam werden lassen.

clock = time.clock()  # Verfolgt die FPS.

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

    # Das einzige Argument ist die Kernelgröße. N entspricht einem ((N*2)+1)^2
    # Kernelgröße. Z. B. 1 == 3x3-Kernel, 2 == 5x5-Kernel usw. Hinweis: Sie
    # sollten niemals einen Wert größer als 2 benötigen.
    img.mean(1)

    print(clock.fps())  # Hinweis: Ihre OpenMV Cam läuft etwa halb so schnell, während
    # sie mit Ihrem Computer verbunden ist. Die FPS sollten sich erhöhen, sobald die Verbindung getrennt wird.