image-patches-differential-translation.py

# Ce travail est publié sous licence MIT.
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# Flux optique différentiel par blocs d'image - Translation
#
# Cet exemple montre comment utiliser votre OpenMV Cam pour mesurer la translation
# selon les axes X et Y en comparant l'image actuelle et la précédente
# précédente. Notez que seule la translation X et Y est
# gérée, et non la rotation/l'échelle dans ce mode.
#
# Cependant, cet exemple va plus loin que le simple flux optique sur l'ensemble
# de l'image à la fois. Il décompose plutôt le traitement en travaillant sur des groupes
# de pixels de l'image. Cela vous donne une « nouvelle » image de résultats.
#
# REMARQUE : les surfaces doivent présenter un type de « contour » pour que
# l'algorithme fonctionne. Une surface sans motif produit des résultats aberrants.
#
# Pour exécuter cette démonstration efficacement, veuillez monter votre OpenMV Cam sur une
# base et la déplacer LENTEMENT vers la gauche, la droite, le haut et le bas, puis
# observer les chiffres changer. Notez que vous pouvez voir des valeurs de déplacement
# allant jusqu'à +- la moitié de la résolution horizontale et verticale.
#
# REMARQUE : vous devez utiliser une petite résolution puissance de 2 lorsque vous utilisez
# find_displacement(). En effet, l'algorithme repose sur
# un mécanisme appelé corrélation de phase, qui effectue la comparaison d'images
# à l'aide de FFT. Une résolution qui n'est pas une puissance de 2 nécessite un remplissage jusqu'à une puissance
# de 2, ce qui réduit l'utilité des résultats de l'algorithme. Veuillez
# utiliser une résolution telle que B128X128 ou B128X64 (2x plus rapide).
#
# Votre OpenMV Cam prend en charge les résolutions puissance de 2 de 64x32, 64x64,
# 128x64 et 128x128. Si vous souhaitez une résolution de 32x32, vous pouvez la créer
# en effectuant « img.scale(x_scale=0.5, y_scale=0.5, hint=image.AREA) » sur une image 64x64.

import csi
import image
import time

BLOCK_W = 16  # pow2
BLOCK_H = 16  # pow2

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Réinitialiser et initialiser le capteur.
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # Définir le format de pixel sur GRAYSCALE
csi0.framesize((128, 128))  # Définir la taille d'image sur 128x128... (ou 64x64)...
csi0.snapshot(time=2000)  # Attendre que les réglages prennent effet.
clock = time.clock()  # Créer un objet horloge pour suivre le FPS.

# Créer un second tampon d'image sur le tas.
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())

while True:
    clock.tick()  # Suivre les millisecondes écoulées entre les snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Prendre une photo et renvoyer l'image.

    for y in range(0, csi0.height(), BLOCK_H):
        for x in range(0, csi0.width(), BLOCK_W):
            displacement = extra_fb.find_displacement(
                img, roi=(x, y, BLOCK_W, BLOCK_H), template_roi=(x, y, BLOCK_W, BLOCK_H)
            )

            # En dessous d'environ 0,1 (les résultats peuvent varier), les résultats ne sont que du bruit.
            if displacement.response > 0.1:
                pixel_x = x + (BLOCK_W // 2) + int(displacement.x_translation)
                pixel_y = y + (BLOCK_H // 2) + int(displacement.y_translation)
                img.draw_line(
                    (x + BLOCK_W // 2, y + BLOCK_H // 2, pixel_x, pixel_y), color=255
                )
            else:
                img.draw_line(
                    (
                        x + BLOCK_W // 2,
                        y + BLOCK_H // 2,
                        x + BLOCK_W // 2,
                        y + BLOCK_H // 2,
                    ),
                    color=0,
                )
    extra_fb.draw_image(img)

    print(clock.fps())