in_memory_basic_frame_differencing.py

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# Ejemplo básico de diferenciación de fotogramas en memoria
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# Este ejemplo demuestra el uso de la diferenciación de fotogramas con su OpenMV Cam. Se
# llama diferenciación básica de fotogramas porque no hay actualización de la imagen de fondo.
# Por lo tanto, a medida que pasa el tiempo, la imagen de fondo puede cambiar y causar problemas.

import csi
import image
import time

TRIGGER_THRESHOLD = 5

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Restablecer e inicializar el sensor.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # o csi.RGB565
csi0.framesize(csi.QVGA)  # o csi.QQVGA (u otros)
csi0.snapshot(time=2000)  # Deje que la nueva configuración surta efecto.
csi0.auto_whitebal(False)  # Desactivar el balance de blancos.
clock = time.clock()  # Registra los FPS.

# Cree un segundo framebuffer en el heap.
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())

print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000)  # Dar tiempo al usuario para prepararse.
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())
print("Saved background image - Now frame differencing!")

while True:
    clock.tick()  # Registre los milisegundos transcurridos entre snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Tomar una foto y devolver la imagen.

    # Reemplace la imagen con la diferencia de fotogramas "abs(NEW-OLD)".
    img.difference(extra_fb)

    hist = img.get_histogram()
    # El código a continuación funciona comparando el valor del percentil 99 (por ejemplo, el
    # valor máximo sin valores atípicos) con el valor del percentil 90 (por ejemplo, un valor
    # no máximo). La diferencia entre los dos valores crecerá a medida que la imagen de diferencia
    # muestre más píxeles cambiando.
    diff = hist.get_percentile(0.99).l_value - hist.get_percentile(0.90).l_value
    triggered = diff > TRIGGER_THRESHOLD

    print(clock.fps(), triggered)  # Nota: Su OpenMV Cam funciona aproximadamente a la mitad de velocidad mientras
    # está conectada a su computadora. Los FPS deberían aumentar una vez desconectada.