in_memory_structural_similarity.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 структурного сходства (SSIM)
#
# Этот пример показывает, как использовать алгоритм SSIM на вашей камере OpenMV
# для обнаружения различий между двумя изображениями. Алгоритм SSIM сравнивает
# блоки пикселей 8x8 между двумя изображениями, чтобы определить оценку
# сходства между двумя изображениями.

import csi
import image
import time

# Изображение, вероятно, изменилось, если sim.min меньше этого значения.
MIN_TRIGGER_THRESHOLD = -0.4

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()  # Сброс и инициализация датчика.
csi0.pixformat(csi.RGB565)  # или csi.RGB565
csi0.framesize(csi.QVGA)  # или csi.QQVGA (или другое)
csi0.snapshot(time=2000)  # Дайте новым настройкам вступить в силу.
csi0.auto_whitebal(False)  # Отключить баланс белого.
clock = time.clock()  # Отслеживает FPS.

# Создайте второй буфер кадра в куче.
extra_fb = image.Image(csi0.width(), csi0.height(), csi0.pixformat())

print("About to save background image...")
csi0.snapshot(time=2000)  # Дать пользователю время подготовиться.
extra_fb.draw_image(csi0.snapshot())
print("Saved background image!")

while True:
    clock.tick()  # Отслеживание количества миллисекунд, прошедших между snapshots().
    img = csi0.snapshot()  # Сделать снимок и вернуть изображение.
    sim = img.get_similarity(extra_fb)
    change = "- Change -" if sim.min < MIN_TRIGGER_THRESHOLD else "- No Change -"

    print(clock.fps(), change, sim)