genx320_event_mode_filtering.py

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# 此示例展示了如何使用Prophesee的GENX320事件相机，
# 使用事件流模式。
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# 增加了按事件类型（PIX_ON_EVENT或PIX_OFF_EVENT）过滤事件的功能。

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

TARGET_EVENT_TYPE = csi.PIX_ON_EVENT  # 改为PIX_OFF_EVENT可过滤出低电平事件。

# 用于绘制直方图图像的画布。
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)

# 存储相机事件
# 形状：(EVT_res, 6)，其中EVT_res是事件分辨率
# EVT_res：必须是1024到65536之间的2的幂。
# 各列含义：
# [0]  事件类型
# [1]  秒时间戳
# [2]  毫秒时间戳
# [3]  微秒时间戳
# [4]  X坐标，GENX320为0到319
# [5]  Y坐标，GENX320为0到319
events = np.zeros((2048, 6), dtype=np.uint16)

# 初始化传感器。
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()

    # 从相机读取最多2048个事件。
    # 返回有效事件数（0-2048）或负的错误码。
    # 注意，为节省CPU时间，缓冲区中的旧事件不会被清除。
    event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)
    events_slice = events[:event_count]
    indices = np.nonzero(events_slice[:, 0] == TARGET_EVENT_TYPE)[0]
    if len(indices):
        target_events = np.take(events_slice, indices, axis=0)

        # 将事件渲染成直方图图像。
        # 若clear=True，绘制前图像会被重置为“brightness”。
        # 每个PIX_ON_EVENT会给对应像素值加上“contrast”；
        # 每个PIX_OFF_EVENT则减去它，并钳制在[0, 255]。
        # 若clear=False，直方图会在多次调用间累积。
        img.draw_event_histogram(target_events, clear=True, brightness=128, contrast=64)

        # 将图像推送到jpeg缓冲区，供IDE拉取并显示。
        # IDE从相机拉取帧的速率远低于下面打印的
        # 板载相机帧率。
        img.flush()

        print(len(target_events), clock.fps())