in_memory_structural_similarity.py

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# 结构相似性（SSIM）示例
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# 此示例展示了如何在OpenMV摄像头上使用SSIM算法
# 来检测两幅图像之间的差异。SSIM算法比较
# 两幅图像间8x8的像素块，从而计算两幅图像
# 之间的相似度得分。

import csi
import image
import time

# 如果sim.min低于此值，图像很可能已发生变化。
MIN_TRIGGER_THRESHOLD = -0.4

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # 重置并初始化传感器。
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # 或csi.RGB565
csi0.framesize(csi.QVGA)  # 或csi.QQVGA（或其他）
csi0.snapshot(time=2000)  # 让新设置生效。
csi0.auto_whitebal(False)  # 关闭白平衡。
clock = time.clock()  # 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())

print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000)  # 给用户时间准备。
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())
print("Saved background image!")

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。
    sim = img.get_similarity(extra_fb)
    change = "- Change -" if sim.min < MIN_TRIGGER_THRESHOLD else "- No Change -"

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