例程讲解06-Video-Recording->gif_on_movement录制移动物体动图

# 录制移动物体动图
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# 注意:您将需要SD卡来运行此示例。
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# 您可以使用OpenMV Cam来录制gif文件。可以用于RGB565图或灰度图。
# 使用像GIMP这样的照片编辑软件在将GIF上传到网络之前对其进行压缩和优化。
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# 此示例演示如何使用OpenMV的帧差异来进行运动检测。检测到运动后,
# 您的OpenMV摄像机将拍摄视频。

import sensor, image, time, gif, pyb, os

RED_LED_PIN = 1
BLUE_LED_PIN = 3

sensor.reset() # 初始化sensor

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # or sensor.GRAYSCALE
#设置图像色彩格式,有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # or sensor.QVGA (or others)
#设置图像像素大小

sensor.skip_frames(time = 2000) # 让新的设置生效
sensor.set_auto_whitebal(False) # 关闭白平衡

if not "temp" in os.listdir(): os.mkdir("temp") # 新建一个新的文件夹

while(True):

    pyb.LED(RED_LED_PIN).on()
    print("About to save background image...")
    sensor.skip_frames(time = 2000) # 给用户一个时间来准备

    pyb.LED(RED_LED_PIN).off()
    sensor.snapshot().save("temp/bg.bmp")
    print("Saved background image - Now detecting motion!")
    pyb.LED(BLUE_LED_PIN).on()

    diff = 10 # We'll say we detected motion after 10 frames of motion.
    while(diff):
        img = sensor.snapshot()
        img.difference("temp/bg.bmp")
        stats = img.statistics()
        # state[5]是照明颜色通道的最大值。当整个图像的最大光照高于20时
        # 触发下面的代码。
        # 照明差异最大值应该为零。

        if (stats[5] > 20):
            diff -= 1

    g = gif.Gif("example-%d.gif" % pyb.rng(), loop=True)

    clock = time.clock() # 跟踪FPS帧率
    print("You're on camera!")
    for i in range(100):
        clock.tick()
        # clock.avg()返回帧与帧之间的毫秒数,其中包含gif延迟
        g.add_frame(sensor.snapshot(), delay=int(clock.avg()/10)) # centiseconds.
        print(clock.fps())

    g.close()
    pyb.LED(BLUE_LED_PIN).off()
    print("Restarting...")

星瞳科技OpenMV官方中文文档函数讲解:

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