mean_adaptive_threshold_filter.py

# Эта работа лицензирована по лицензии MIT.
# Copyright (c) 2013-2023 OpenMV LLC. All rights reserved.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Пример фильтра среднего значения с адаптивным порогом
#
# Этот пример демонстрирует фильтрацию средним значением с адаптивной пороговой обработкой.
# Когда mean(threshold=True), метод mean() применяет к изображению адаптивную пороговую обработку
# путём сравнения среднего значения пикселей вокруг данного пикселя, минус смещение, с самим пикселем.

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Инициализация датчика камеры.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # или csi.GRAYSCALE
csi0.framesize(csi.QQVGA)  # или csi.QVGA (или другие)
csi0.snapshot(time=2000)  # Дайте новым настройкам вступить в силу.

clock = time.clock()  # Отслеживает FPS.

while True:
    clock.tick()  # Отслеживание количества миллисекунд, прошедших между snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Сделать снимок и вернуть изображение.

    # Первый аргумент — размер ядра. N соответствует ядру размера ((N*2)+1)^2
    # Например, 1 == ядро 3x3, 2 == ядро 5x5 и т.д. Примечание: вам
    # вряд ли когда-либо понадобится значение больше 2.
    img.mean(1, threshold=True, offset=5, invert=True)

    print(clock.fps())  # Примечание: ваша камера OpenMV Cam работает примерно вдвое медленнее, пока
    # подключена к компьютеру. После отключения частота кадров должна увеличиться.