genx320_event_mode_calibration.py
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# Este ejemplo muestra el uso de la cámara de eventos genx320 de Prophesee
# usando el modo de transmisión de eventos y calibrando la cámara.
import csi
import image
import time
# https://micropython-ulab.readthedocs.io/en/latest/index.html
from ulab import numpy as np
CAL_EVENT_COUNT = 10000 # Número de eventos a recopilar para la calibración.
CAL_SIGMA = 0.5 # Desviación estándar para la detección de píxeles calientes.
# Superficie sobre la que dibujar la imagen del histograma.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)
# Almacena eventos de la cámara
# Forma: (EVT_res, 6) donde EVT_res es la resolución de eventos
# EVT_res: debe ser una potencia de dos entre 1024 y 65536.
# Columnas:
# [0] Tipo de evento
# [1] Marca de tiempo en segundos
# [2] Marca de tiempo en milisegundos
# [3] Marca de tiempo en microsegundos
# [4] Coordenada X de 0 a 319 para GENX320
# [5] Coordenada Y de 0 a 319 para GENX320
events = np.zeros((2048, 6), dtype=np.uint16)
# Inicializar el sensor.
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()
t = time.ticks_ms()
calibrated = False
while True:
clock.tick()
# Lee 2048 eventos de la cámara.
# Devuelve el número de eventos válidos (0-2048) o un código de error negativo.
event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)
# Renderiza los eventos en una imagen de histograma.
# Si clear=True, la imagen se restablece a "brightness" antes de dibujar.
# Por cada PIX_ON_EVENT, se suma "contrast" al valor del bin;
# por cada PIX_OFF_EVENT, se resta y se limita a [0, 255].
# Si clear=False, el histograma se acumula a lo largo de varias llamadas.
img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=True, brightness=128, contrast=64)
# Envía la imagen al búfer JPEG para que el IDE la obtenga y la muestre.
# El IDE obtiene fotogramas de la cámara a una velocidad mucho menor que la
# velocidad de fotogramas de la cámara integrada que se imprime a continuación.
img.flush()
# Muestra primero la imagen sin calibrar.
if not calibrated and time.ticks_diff(time.ticks_ms(), t) > 5000:
disabled_pixels = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_CALIBRATE, CAL_EVENT_COUNT, CAL_SIGMA)
print(f'Disabled {disabled_pixels} hot pixels.')
calibrated = True
print(event_count, clock.fps())