template_matching.py

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# テンプレートマッチングの例 - 正規化相互相関 (NCC)
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# この例では、OpenMV Cam の NCC 機能を使用して
# 画像パッチを画像の一部にマッチングする方法を示します...極めて管理された環境以外では
# NCC はあまり役に立ちません。
#
# 警告: NCC サポートは作り直しが必要です! 現時点でこの機能は
# 実用的なものにするためにかなりの作業が必要です。このスクリプトは、
# この機能が存在することを示すために残されていますが、現状では不十分です。

import time
import csi
import image
from image import SEARCH_EX

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.contrast(1)
csi0.gainceiling(16)
# SEARCH_EX を使ったテンプレートマッチングの最大解像度は QQVGA です
csi0.framesize(csi.QQVGA)
# 検索画像を縮小するためにウィンドウを設定できます。
# csi0.window(((640-80)//2, (480-60)//2, 80, 60))
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)

# テンプレートを読み込みます。
# テンプレートは小さい(例: 32x32 ピクセル)グレースケール画像である必要があります。
template = image.Image("template.pgm")

clock = time.clock()

# テンプレートマッチングを実行
while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    # find_template(template, threshold, [roi, step, search])
    # ROI: 関心領域のタプル (x, y, w, h)。
    # Step: 使用されるループのステップ (y+=step, x+=step)。大きいステップを使うと高速化されます。
    # Search は全探索の image.SEARCH_EX か、ダイヤモンド探索の image.SEARCH_DS のいずれかです
    #
    # 注1: ROI は画像より小さく、テンプレートより大きくなければなりません。
    # 注2: ダイヤモンド探索では、step と ROI はどちらも無視されます。
    r = img.find_template(
        template, 0.70, step=4, search=SEARCH_EX
    )  # , roi=(10, 0, 60, 60))
    if r:
        img.draw_rectangle(r)

    print(clock.fps())