《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开辟板
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
5）正点原子官方B站：https://space.bilibili.com/394620890
6）正点原子K210技术交流企鹅群:605557868

在上一章节中，先容了image模块中图像色块追踪方法给的使用，本章将继承先容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模块图像对比方法先容
37.2 硬件设计
37.3 程序设计
37.4 运行验证
37.1 image模块图像对比方法先容
image模块为Image对象提供了difference()方法，用于盘算两个图像的差值绝对值，difference()方法如下所示：

1. image.difference(image, mask)

复制代码

difference()方法盘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玄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()方法的使用示比方下所示：

1. import image
2. img1 = image.Image(size=(320, 240))
3. img2 = img1.copy()
4. img1.difference(img2)

复制代码

image模块为Image对象提供了get_similarity()方法，用于盘算两个图像之间的相似程度，get_similarity()方法如下所示：

1. image.get_similaraity(image)

复制代码

get_similarity()方法用于使用SSIM算法盘算两个图像之间的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对象进行盘算的另一个image对象。
get_similarity()方法会返回一个similarity对象。
get_similarity()方法的使用示比方下所示：

1. import image
2. img1 = image.Image(size=(320, 240))
3. img2 = img1.copy()
4. sim = img1.get_similarity(img2)

复制代码

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，紧张讲解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，紧张讲解image模块的使用，无需关注原理图。
37.3 程序设计
37.3.1 image模块图像对比方法先容
有关image模块图像对比方法的先容，请见第37.1小节《image模块图像对比方法先容》。
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：

1. from board import board_info
2. from fpioa_manager import fm
3. from maix import GPIO
4. import time
5. import lcd
6. import sensor
7. import image
8. import gc
9. lcd.init()
10. sensor.reset()
11. sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
12. sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
13. sensor.set_hmirror(False)
14. type = 0
15. type_dict = {
16.     0: "Normal",
17.     1: "Frame",
18.     2: "SSIM"
19. }
20. fm.register(board_info.KEY0, fm.fpioa.GPIOHS0)
21. key0 = GPIO(GPIO.GPIOHS0, GPIO.IN, GPIO.PULL_UP)
22. def key_irq_handler(key):
23.     global key0
24.     global type
25.    time.sleep_ms(20)
26.     if key is key0 and key.value() == 0:
27.        type = type + 1
28.        if type == len(type_dict):
29.            type = 0
30. key0.irq(key_irq_handler, GPIO.IRQ_FALLING, GPIO.WAKEUP_NOT_SUPPORT, 7)
31. while True:
32.     img= sensor.snapshot()
33.     if type == 0:
34.        # 原图
35.        pass
36.     elif type == 1:
37.        # 差帧算法
38.        threshold = 5
39.        if "prev" not in dir():
40.            prev = img.copy()
41.        prev.difference(img)
42.        hist = prev.histogram()
43.        diff = hist.get_percentile(0.99).l_value() - hist.get_percentile(0.90).l_value()
44.        img.draw_string(10, 30, "Different" if diff > threshold else "Same", color=(255, 0, 0), scale=1.6)
45.        prev = img.copy()
46.     elif type == 2:
47.        # SSIM算法
48.        threshold = -0.4
49.        if "prev" not in dir():
50.            prev = img.copy()
51.        sim = prev.get_similarity(img)
52.        img.draw_string(10, 30, "Different" if sim.min() < threshold else "Same", color=(255, 0, 0), scale=1.6)
53.     else:
54.        type = 0
55.     img.draw_string(10, 10, type_dict[type], color=(255, 0, 0), scale=1.6)
56.     lcd.display(img)
57.     gc.collect()

复制代码

可以看到一开始是先初始化了LCD、摄像头和停止按键，并且按下停止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，末了在LCD显示图像以及图像对比结果。
37.4 运行验证
将DNK210开辟板连接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”。

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