mode_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 моды с адаптивным порогом
#
# Этот пример демонстрирует фильтрацию модой с адаптивной пороговой обработкой.
# Когда mode(threshold=True), метод mode() применяет к изображению адаптивную пороговую обработку
# путём сравнения моды пикселей вокруг данного пикселя, минус смещение, с самим пикселем.
# Избегайте использования фильтра моды на изображениях RGB565. Это приведёт к артефактам на границах изображения...

import csi
import time

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Инициализация датчика камеры.
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)  # или csi.RGB565
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.

    # Единственный аргумент медианного фильтра — размер ядра, он может быть
    # равен 0, 1 или 2 для ядра 1x1, 3x3 или 5x5 соответственно.
    img.mode(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.