本帖最后由 正点原子运营 于 2024-11-12 14:57 编辑  
 
 
 1)实验平台:正点原子DNK210开发板  
2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南 - CanMV版 V1.0  
 
 
 
6)正点原子K210技术交流企鹅群:605557868  
 
 
   在上一章节中,介绍了image模块中图像色块追踪方法给的使用,本章将继续介绍image模块中图像对比方法的使用。通过本章的学习,读者将学习到image模块中图像对比的使用。 本章分为如下几个小节: 37.1 image模块图像对比方法介绍 37.2 硬件设计 37.3 程序设计 37.4 运行验证  
     37.1 image模块图像对比方法介绍 image模块为Image对象提供了difference()方法,用于计算两个图像的差值绝对值,difference()方法如下所示: - image.difference(image, mask)
 
  复制代码difference()方法计算两个图像的差值的绝对值,并返回一个image对象,返回的图像中较暗的部分,即两个对比图像差别不大的部分,返回图像中较亮的部分,即两个对比图像中相差较大的部分。 image指的是与image对象比较的另一个image对象。 mask指的是另一个用作绘图操作的像素级掩码的图像,掩码应该是一个只有黑色和白色像素的图像,并且因该与所处理的Image对象具有相同的大小,仅有掩码中设置的像素会被修改。 difference()方法会返回经过处理的Image对象。 difference()方法的使用示例如下所示: - import image
 
 - img1 = image.Image(size=(320, 240))
 
 - img2 = img1.copy()
 
 - img1.difference(img2)
 
  复制代码image模块为Image对象提供了get_similarity()方法,用于计算两个图像之间的相似程度,get_similarity()方法如下所示: - image.get_similaraity(image)
 
  复制代码get_similarity()方法用于使用SSIM算法计算两个图像之间的8*8像素色块的相似度,并会返回一个similarity对象。 image指的是与image对象进行计算的另一个image对象。 get_similarity()方法会返回一个similarity对象。 get_similarity()方法的使用示例如下所示: - import image
 
 - img1 = image.Image(size=(320, 240))
 
 - img2 = img1.copy()
 
 - sim = img1.get_similarity(img2)
 
  复制代码 
37.2 硬件设计 37.2.1 例程功能 1. 不断地获取摄像头输出的图像,并保存相邻的两帧图像,对这两帧图像使用差帧算法或SSIM算法进行图像对比,并将对比结果和当前获取到的摄像头图像一起在LCD上进行显示。 2. KEY0按键可以切换图像对比时使用的算法。  
 37.2.2 硬件资源 本章实验内容,主要讲解image模块的使用,无需关注硬件资源。  
 37.2.3 原理图 本章实验内容,主要讲解image模块的使用,无需关注原理图。  
 37.3 程序设计 37.3.1 image模块图像对比方法介绍 有关image模块图像对比方法的介绍,请见第37.1小节《image模块图像对比方法介绍》。  
 37.3.2 程序流程图 37.3.3 main.py代码 main.py中的脚本代码如下所示: - from board import board_info
 
 - from fpioa_manager import fm
 
 - from maix import GPIO
 
 - import time
 
 - import lcd
 
 - import sensor
 
 - import image
 
 - import gc
 
 - lcd.init()
 
 - sensor.reset()
 
 - sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
 
 - sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
 
 - sensor.set_hmirror(False)
 
 - type = 0
 
 - type_dict = {
 
 -     0: "Normal",
 
 -     1: "Frame",
 
 -     2: "SSIM"
 
 - }
 
 - fm.register(board_info.KEY0, fm.fpioa.GPIOHS0)
 
 - key0 = GPIO(GPIO.GPIOHS0, GPIO.IN, GPIO.PULL_UP)
 
 - def key_irq_handler(key):
 
 -     global key0
 
 -     global type
 
 -    time.sleep_ms(20)
 
 -     if key is key0 and key.value() == 0:
 
 -        type = type + 1
 
 -        if type == len(type_dict):
 
 -            type = 0
 
 - key0.irq(key_irq_handler, GPIO.IRQ_FALLING, GPIO.WAKEUP_NOT_SUPPORT, 7)
 
 - while True:
 
 -     img= sensor.snapshot()
 
 -     if type == 0:
 
 -        # 原图
 
 -        pass
 
 -     elif type == 1:
 
 -        # 差帧算法
 
 -        threshold = 5
 
 -        if "prev" not in dir():
 
 -            prev = img.copy()
 
 -        prev.difference(img)
 
 -        hist = prev.histogram()
 
 -        diff = hist.get_percentile(0.99).l_value() - hist.get_percentile(0.90).l_value()
 
 -        img.draw_string(10, 30, "Different" if diff > threshold else "Same", color=(255, 0, 0), scale=1.6)
 
 -        prev = img.copy()
 
 -     elif type == 2:
 
 -        # SSIM算法
 
 -        threshold = -0.4
 
 -        if "prev" not in dir():
 
 -            prev = img.copy()
 
 -        sim = prev.get_similarity(img)
 
 -        img.draw_string(10, 30, "Different" if sim.min() < threshold else "Same", color=(255, 0, 0), scale=1.6)
 
 -     else:
 
 -        type = 0
 
 -     img.draw_string(10, 10, type_dict[type], color=(255, 0, 0), scale=1.6)
 
 -     lcd.display(img)
 
 -     gc.collect()
 
  复制代码可以看到一开始是先初始化了LCD、摄像头和中断按键,并且按下中断按键可以切换图像对比时使用的对比算法。 接着在一个循环中不断地获取摄像头输出的图像,因为获取到的图像就是Image对象,因此可以直接调用image模块为Image对象提供的各种方法,然后就是对当前图像与上一帧图像进行图像对比,最后在LCD显示图像以及图像对比结果。  
 37.4 运行验证 将DNK210开发板连接CanMV IDE,点击CanMV IDE上的“开始(运行脚本)”按钮后,按下KEY0按键能够切换图像对比时使用的对比算法,图像对比完成后会在LCD上显示对比结果,如果前后两帧图像相似度较高,则LCD上显示“Same”,如果前后两帧图像有点差异,则LCD上显示“Different”。 |