genx320_event_mode_long_exposure.py
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# Dieses Beispiel zeigt die Verwendung der genx320-Eventkamera von Prophesee
# im Event-Streaming-Modus, wobei mehrere Frames auf demselben Bild gezeichnet werden.
import csi
import image
import time
# https://micropython-ulab.readthedocs.io/en/latest/index.html
from ulab import numpy as np
EXPOSURE_FRAMES = 30
# Fläche, auf der das Histogrammbild gezeichnet wird.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)
# Speichert Kamera-Events
# Form: (EVT_res, 6), wobei EVT_res die Event-Auflösung ist
# EVT_res: muss eine Zweierpotenz zwischen 1024 und 65536 sein.
# Spalten:
# [0] Event-Typ
# [1] Zeitstempel in Sekunden
# [2] Zeitstempel in Millisekunden
# [3] Zeitstempel in Mikrosekunden
# [4] X-Koordinate 0 bis 319 für GENX320
# [5] Y-Koordinate 0 bis 319 für GENX320
events = np.zeros((32768, 6), dtype=np.uint16)
# Sensor initialisieren.
csi0 = csi.CSI(cid=csi.GENX320)
csi0.reset()
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_MODE, csi.GENX320_MODE_EVENT, events.shape[0])
clock = time.clock()
i = 0
while True:
clock.tick()
# Liest bis zu 2048 Events von der Kamera.
# Gibt die Anzahl der gültigen Events (0-2048) oder einen negativen Fehlercode zurück.
# Beachten Sie, dass alte Events im Puffer nicht gelöscht werden, um CPU-Zeit zu sparen.
event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)
# Das Bild alle EXPOSURE_FRAMES Frames löschen.
c = (i % EXPOSURE_FRAMES) == 0
i += 1
# Events in ein Histogrammbild rendern.
# Wenn clear=True, wird das Bild vor dem Zeichnen auf "brightness" zurückgesetzt.
# Für jedes PIX_ON_EVENT wird "contrast" zum Bin-Wert addiert;
# für jedes PIX_OFF_EVENT wird er subtrahiert und auf [0, 255] begrenzt.
# Wenn clear=False, akkumuliert sich das Histogramm über mehrere Aufrufe.
img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=c, brightness=128, contrast=64)
# Das Bild in den JPEG-Puffer schreiben, damit die IDE es abrufen und anzeigen kann.
# Die IDE ruft Frames von der Kamera mit einer viel geringeren Rate ab als die
# unten ausgegebene Framerate der Onboard-Kamera.
img.flush()
print(event_count, clock.fps())