genx320_event_mode_set_stc.py

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# Este ejemplo muestra el uso del filtro de contraste espacio-temporal (STC) del genx320.
# Incluye ejemplos sobre cómo usar el modo STC, el modo Trail y el modo STC + Trail

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

# 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((8192, 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])

# Configura el filtro STC del GENX320 en uno de los tres modos disponibles:
# GENX320_STC_DISABLE      - Desactiva el filtro STC por completo
# - Parámetro(s): Ninguno
# GENX320_STC_ONLY         - Modo que conserva el segundo evento de una ráfaga de eventos de un borde de contraste
# - Parámetro(s): stc_threshold
# GENX320_STC_TRAIL_ONLY   - Modo que conserva el primer evento de una ráfaga de eventos de un borde de contraste
# - Parámetro(s): trail_threshold
# GENX320_STC_TRAIL        - Modo que conserva varios eventos de una ráfaga de eventos de un borde de contraste
# - Parámetro(s): stc_threshold, trail_threshold
stc_threshold = 1    # Umbral de 1 ms
trail_threshold = 2  # Umbral de 2 ms
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_TRAIL, stc_threshold, trail_threshold)
# Desactivar el filtro STC
# csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_DISABLE)

clock = time.clock()

# Habilite el búfer FIFO para evitar la pérdida de eventos durante el procesamiento.
# El modo de triple búfer prioriza los datos más recientes, mientras que el modo FIFO
# (número de búferes > 3) pone en cola los eventos en su lugar, evitando pérdidas si el
# procesador se mantiene al día, aunque procesando posiblemente datos más antiguos.
FIFO_DEPTH = 10
csi0.framebuffers(FIFO_DEPTH)

while True:
    clock.tick()

    # Lee hasta 8192 eventos de la cámara.
    # Devuelve el número de eventos válidos (0-8192) 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=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()

    print(event_count, clock.fps())