《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第三十七章 image图像对比实验
第三十七章 image图像对比实验
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
3）购买链接：https://detail.tmall.com/item.htm?&id=782801398750
4）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html
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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)
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)
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)
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)
37.2 硬件设计
37.2.1 例程功能
- 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。
- 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
图37.3.2.1image图像对比实验流程图
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()
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”。
