genx320_event_mode_deep_buffer.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 con un búfer de eventos muy profundo para capturar eventos.

import csi
import image
import time
# https://micropython-ulab.readthedocs.io/en/latest/index.html
from ulab import numpy as np

# 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((32768, 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()

while True:
    clock.tick()

    # Lee hasta 32768 eventos de la cámara.
    # Devuelve el número de eventos válidos (0-32768) o un código de error negativo.
    # Tenga en cuenta que los eventos antiguos del búfer no se borran para ahorrar tiempo de CPU.
    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=16)

    # 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()

    print(event_count, clock.fps())