differential-translation.py

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# 差分光流平移
#
# 此示例展示了如何使用您的OpenMV摄像头测量
# 通过比较当前与前一帧在X和Y方向上的
# 相互比较。注意此模式下仅处理X和Y方向的平移，
# 已处理 - 此模式下不支持旋转/缩放。
#
# 为了有效运行此演示，请将您的OpenMV摄像头安装在稳固的
# 基准点，并快速向左、右、上、下移动，
# 观察数值变化。注意，你可以看到位移数值
# 在水平和垂直分辨率的一半范围内波动。
#
# 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 sensor
import time

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 = sensor.snapshot()  # 拍照并返回图像。

    displacement = extra_fb.find_displacement(img)
    extra_fb.draw_image(img)

    # 偏移结果在未滤波时噪声较大，因此我们舍弃一些精度。
    sub_pixel_x = int(displacement.x_translation * 5) / 5.0
    sub_pixel_y = int(displacement.y_translation * 5) / 5.0

    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}x {1:+f}y {2} {3} FPS".format(
                sub_pixel_x, sub_pixel_y, displacement.response, clock.fps()
            )
        )
    else:
        print(clock.fps())