绝对光流旋转/缩放

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# 绝对光流旋转/缩放
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# 此示例展示了如何使用您的OpenMV摄像头测量
# 旋转/缩放，方法是将当前图像与之前的图像
# 相互比较。注意此模式下仅处理旋转/缩放，
# 不处理X和Y方向的平移。
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# 为了有效运行此演示，请将您的OpenMV摄像头安装在稳固的
# 底座上，然后缓慢地绕镜头轴旋转相机，并前后移动相机
# 以观察数值变化。
# 即仅Z方向发生变化。
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# 注意：在使用find_displacement()时，您必须使用较小的2的幂
# 分辨率。这是因为该算法基于
# 相位相关技术，它使用FFT进行
# 图像比较。非2的幂的分辨率需要填充到2的幂，
# 这会降低算法结果的实用性。请
# 使用B64X64或B64X32（快2倍）这样的分辨率。
#
# 您的OpenMV摄像头支持64x32、64x64、
# 128x64和128x128这些2的幂分辨率。如果您需要32x32的分辨率，
# 可以在64x64图像上执行“img.scale(x_scale=0.5, y_scale=0.5, hint=image.AREA)”来创建。

import csi
import image
import time
import math

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # 重置并初始化传感器。
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # 将像素格式设置为RGB565 (or GRAYSCALE)
csi0.framesize((64, 64))  # 将帧大小设置为64x64...（或64x32）...
csi0.snapshot(time=2000)  # 等待设置生效。
clock = time.clock()  # 创建一个时钟对象来跟踪FPS。

# 在堆上创建第二个帧缓冲区。
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())

while True:
    clock.tick()  # 跟踪snapshots()之间经过的毫秒数。
    img = csi0.snapshot()  # 拍照并返回图像。

    # 没有完美的夹具很难测试此算法...所以，这里有一个验证其有效性的小技巧。
    # 在下方输入一个z_rotation值，您应该会看到r输出与之相等。
    if 0:
        expected_rotation = 20.0
        img.rotation_corr(z_rotation=expected_rotation)

    # 没有完美的夹具很难测试此算法...所以，这里有一个验证其有效性的小技巧。
    # 在下方输入一个zoom值，您应该会看到z输出与之相等。
    if 0:
        expected_zoom = 0.8
        img.rotation_corr(zoom=expected_zoom)

    # 在此示例中，我们从不更新旧图像，以便测量绝对变化。
    displacement = extra_fb.find_displacement(img, logpolar=True)

    # 偏移结果在未滤波时噪声较大，因此我们舍弃一些精度。
    rotation_change = int(math.degrees(displacement.rotation) * 5) / 5.0
    zoom_amount = displacement.scale

    if (
        displacement.response > 0.1
    ):  # 低于0.1左右（因情况而异）时，结果就只是噪声了。
        print(
            "{0:+f}r {1:+f}z {2} {3} FPS".format(
                rotation_change, zoom_amount, displacement.response, clock.fps()
            )
        )
    else:
        print(clock.fps())