midpoint_adaptive_threshold_filter.py

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# Exemple de filtre de seuillage adaptatif par médiane du point milieu (Midpoint)
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# Cet exemple montre le filtrage par point milieu avec seuillage adaptatif.
# Lorsque midpoint(threshold=True), la méthode midpoint() applique un seuillage adaptatif à l'image
# en comparant le point milieu des pixels autour d'un pixel, moins un décalage, avec ce pixel.

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Initialiser le capteur de la caméra.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # ou csi.GRAYSCALE
csi0.framesize(csi.QQVGA)  # ou csi.QVGA (ou autres)
csi0.snapshot(time=2000)  # Laisser les nouveaux réglages prendre effet.

clock = time.clock()  # Suit le FPS.

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

    # Le premier argument est la taille du noyau. N correspond à une taille de noyau
    # ((N*2)+1)^2. Ex. 1 == noyau 3x3, 2 == noyau 5x5, etc. Remarque : vous
    # vous ne devriez jamais avoir besoin d'utiliser une valeur supérieure à 2. L'argument "bias"
    # vous permet de choisir entre le mélange min et max. 0.5 == filtre midpoint,
    # 0.0 == filtre min, et 1.0 == filtre max. Notez que le filtre min
    # assombrit les images tandis que le filtre max les éclaircit.
    img.midpoint(1, bias=0.5, threshold=True, offset=5, invert=True)

    print(clock.fps())  # Remarque : votre OpenMV Cam fonctionne environ deux fois moins vite lorsqu'elle est
    # connectée à votre ordinateur. Le nombre d'images par seconde (FPS) devrait augmenter une fois déconnectée.