in_memory_structural_similarity.py

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# Beispiel für strukturelle Ähnlichkeit (SSIM)
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# Dieses Beispiel zeigt, wie der SSIM-Algorithmus auf Ihrer OpenMV Cam verwendet wird,
# um Unterschiede zwischen zwei Bildern zu erkennen. Der SSIM-Algorithmus vergleicht
# 8x8-Pixelblöcke zwischen zwei Bildern, um einen Ähnlichkeits-
# wert zwischen zwei Bildern zu bestimmen.

import csi
import image
import time

# Das Bild hat sich wahrscheinlich geändert, wenn sim.min niedriger als dieser Wert ist.
MIN_TRIGGER_THRESHOLD = -0.4

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Sensor zurücksetzen und initialisieren.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # oder csi.RGB565
csi0.framesize(csi.QVGA)  # oder csi.QQVGA (oder andere)
csi0.snapshot(time=2000)  # Neue Einstellungen wirksam werden lassen.
csi0.auto_whitebal(False)  # Weißabgleich ausschalten.
clock = time.clock()  # Verfolgt die FPS.

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

print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000)  # Dem Benutzer Zeit geben, sich bereitzumachen.
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())
print("Saved background image!")

while True:
    clock.tick()  # Erfasst die vergangenen Millisekunden zwischen den Aufrufen von snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Nimmt ein Bild auf und gibt es zurück.
    sim = img.get_similarity(extra_fb)
    change = "- Change -" if sim.min < MIN_TRIGGER_THRESHOLD else "- No Change -"

    print(clock.fps(), change, sim)