midpoint_adaptive_threshold_filter.py

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# Beispiel für Midpoint-Adaptive-Threshold-Filter
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# Dieses Beispiel demonstriert die Midpoint-Filterung mit adaptiver Schwellenwertbildung.
# Wenn midpoint(threshold=True) gesetzt ist, wendet die Methode midpoint() eine adaptive Schwellenwertbildung auf das Bild an,
# indem der Midpoint-Wert der Pixel um ein Pixel herum, abzüglich eines Offsets, mit diesem Pixel verglichen wird.

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 erste 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. Das Argument "bias"
    # ermöglicht die Auswahl zwischen Min- und Max-Mischung. 0.5 == Midpoint-Filter,
    # 0.0 == Min-Filter und 1.0 == Max-Filter. Beachten Sie, dass der Min-Filter
    # Bilder dunkler macht, während der Max-Filter Bilder heller macht.
    img.midpoint(1, bias=0.5, threshold=True, offset=5, invert=True)

    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.