lbp.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 локальных бинарных шаблонов (LBP)
#
# Этот пример демонстрирует, как использовать дескриптор признаков на основе локальных бинарных шаблонов
# на вашей камере OpenMV Cam. Дескрипторы LBP работают аналогично дескрипторам признаков Freak.
#
# ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: поддержку LBP необходимо переработать! На данный момент эта функция требует
# большой доработки, чтобы стать действительно полезной. Этот скрипт остаётся, чтобы показать,
# что функциональность существует, но в текущем состоянии она неудовлетворительна.

import csi
import time
import image

csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.contrast(1)
csi0.gainceiling(16)
csi0.framesize(csi.HQVGA)
csi0.pixformat(csi.GRAYSCALE)

# Загрузить каскад Хаара
# По умолчанию используются все каскады; меньшее количество каскадов работает быстрее, но менее точно.
face_cascade = image.HaarCascade("/rom/haarcascade_frontalface.cascade", stages=25)
print(face_cascade)

# Пропустить несколько кадров, чтобы датчик успел стабилизироваться
# Примечание: это занимает больше времени при выполнении из IDE.
for i in range(0, 30):
    img = csi0.snapshot()
    img.draw_string((0, 0), "Please wait...")

d0 = None
# d0 = image.load_descriptor("desc.lbp")
clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.5, scale=1.25)
    if objects:
        face = objects[0]
        d1 = img.find_lbp(roi=face)
        if d0 is None:
            d0 = d1
        else:
            dist = image.match_descriptor(d0, d1)
            img.draw_string((0, 10), "Match %d%%" % (dist))

        img.draw_rectangle(face)
    # Отобразить FPS
    img.draw_string((0, 0), "FPS:%.2f" % (clock.fps()))