on_disk_advanced_frame_differencing.py

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# Ejemplo avanzado de diferenciación de fotogramas
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# Nota: Necesitará una tarjeta SD para ejecutar este ejemplo.
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# Este ejemplo demuestra el uso de la diferenciación de fotogramas con su OpenMV Cam. Este
# ejemplo es avanzado porque realiza una actualización del fondo para lidiar con
# el cambio de la imagen de fondo con el tiempo.

import csi
import os
import time

TRIGGER_THRESHOLD = 5

BG_UPDATE_FRAMES = 50  # Cuántos fotogramas antes de mezclar.
BG_UPDATE_BLEND = 128  # Cuánto mezclar... ([0-255]==[0.0-1.0]).

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.

if "temp" not in os.listdir():
    os.mkdir("temp")  # Crear un directorio temporal

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

triggered = False

frame_count = 0
while True:
    clock.tick()  # Registre los milisegundos transcurridos entre snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Tomar una foto y devolver la imagen.

    frame_count += 1
    if frame_count > BG_UPDATE_FRAMES:
        frame_count = 0
        # Mezclar el nuevo fotograma. Aquí usamos 255-alpha porque queremos
        # mezclar el nuevo fotograma en el fondo. No el fondo en el
        # nuevo fotograma, que sería simplemente alpha. La mezcla reemplaza cada píxel por
        # ((NEW*(alpha))+(OLD*(255-alpha)))/255. Por lo tanto, un alpha bajo resulta en
        # poca mezcla de la nueva imagen, mientras que un alpha alto resulta en mucha
        # mezcla de la nueva imagen. Necesitamos invertir eso para esta actualización.
        img.blend("temp/bg.bmp", alpha=(255 - BG_UPDATE_BLEND))
        img.save("temp/bg.bmp")

    # Reemplace la imagen con la diferencia de fotogramas "abs(NEW-OLD)".
    img.difference("temp/bg.bmp")

    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.