gif_on_movement.py

# Questo lavoro è concesso in licenza MIT.
# Copyright (c) 2013-2023 OpenMV LLC. Tutti i diritti riservati.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Esempio di registrazione video GIF su rilevamento del movimento
#
# Nota: per eseguire questo esempio è necessaria una scheda SD.
#
# Puoi usare la tua OpenMV Cam per registrare file gif. Puoi fornire al
# oggetto recorder fotogrammi RGB565 oppure fotogrammi in scala di grigi. Usa un software di editing fotografico
# come GIMP per comprimere e ottimizzare la Gif prima di caricarla sul web.
#
# Questo esempio mostra come usare la differenza tra fotogrammi con la tua OpenMV Cam per effettuare
# il rilevamento del movimento. Dopo aver rilevato il movimento, la tua OpenMV Cam registrerà un video.

import csi
import time
import gif
import os
import machine
import random

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Resetta e inizializza il sensore.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # Imposta il formato pixel su RGB565 (o GRAYSCALE)
csi0.framesize(csi.QQVGA)  # Imposta la dimensione del fotogramma su QQVGA (160x120)
csi0.snapshot(time=2000)  # Attendi che le impostazioni abbiano effetto.
csi0.auto_whitebal(False)  # Disattiva il bilanciamento del bianco.

led = machine.LED("LED_RED")

if not "temp" in os.listdir():
    os.mkdir("temp")  # Crea una directory temporanea

while True:
    print("About to save background image...")
    csi0.snapshot(time=2000)  # Dai all'utente il tempo di prepararsi.

    csi0.snapshot().save("temp/bg.bmp")
    print("Saved background image - Now detecting motion!")

    diff = 10  # Diremo di aver rilevato il movimento dopo 10 fotogrammi di movimento.
    while diff:
        img = csi0.snapshot()
        img.difference("temp/bg.bmp")
        stats = img.statistics()
        # Stats 5 è il massimo del canale colore di luminosità. Il codice seguente
        # si attiva quando il massimo di luminosità dell'intera immagine supera 20.
        # Il massimo della differenza di luminosità dovrebbe normalmente essere zero.
        if stats[5] > 20:
            diff -= 1

    led.on()
    g = gif.Gif("example-%d.gif" % random.getrandbits(32), loop=True)

    clock = time.clock()  # Traccia gli FPS.
    for i in range(100):
        clock.tick()
        # clock.avg() restituisce i millisecondi tra i fotogrammi - il ritardo della gif è in
        g.add_frame(csi0.snapshot(), delay=int(clock.avg() / 10))  # centesimi di secondo.
        print(clock.fps())

    g.close()
    led.off()
    print("Restarting...")