genx320_event_mode_set_stc.py

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# Cet exemple montre l'utilisation du filtre de contraste spatio-temporel (STC) du genx320.
# Comprend des exemples d'utilisation du mode STC, du mode Trail et du mode STC + Trail

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

# Surface sur laquelle dessiner l'image de l'histogramme.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)

# Stocke les événements de la caméra # Forme : (EVT_res, 6) où EVT_res est la résolution des événements
# EVT_res : doit être une puissance de deux comprise entre 1024 et 65536.
# Colonnes :
# [0] Type d'événement
# [1] Horodatage en secondes
# [2] Horodatage en millisecondes
# [3] Horodatage en microsecondes
# [4] Coordonnée X de 0 à 319 pour GENX320
# [5] Coordonnée Y de 0 à 319 pour GENX320
events = np.zeros((8192, 6), dtype=np.uint16)

# Initialiser le capteur.
csi0 = csi.CSI(cid=csi.GENX320)
csi0.reset()
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_MODE, csi.GENX320_MODE_EVENT, events.shape[0])

# Définit le filtre STC du GENX320 sur l'un des trois modes disponibles :
# GENX320_STC_DISABLE      - Désactive entièrement le filtre STC
# - Paramètre(s) : Aucun
# GENX320_STC_ONLY         - Mode qui conserve le second événement d'une rafale d'événements issue d'un front de contraste
# - Paramètre(s) : stc_threshold
# GENX320_STC_TRAIL_ONLY   - Mode qui conserve le premier événement d'une rafale d'événements issue d'un front de contraste
# - Paramètre(s) : trail_threshold
# GENX320_STC_TRAIL        - Mode qui conserve plusieurs événements d'une rafale d'événements issue d'un front de contraste
# - Paramètre(s) : stc_threshold, trail_threshold
stc_threshold = 1    # Seuil de 1 ms
trail_threshold = 2  # Seuil de 2 ms
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_TRAIL, stc_threshold, trail_threshold)
# Désactiver le filtre STC
# csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_DISABLE)

clock = time.clock()

# Active la mise en mémoire tampon FIFO pour éviter les pertes d'événements pendant le traitement.
# Le mode triple tampon privilégie les données les plus récentes, tandis que le mode FIFO
# (nombre de tampons > 3) met les événements en file d'attente, évitant les pertes si le
# processeur suit le rythme, mais pouvant traiter des données plus anciennes.
FIFO_DEPTH = 10
csi0.framebuffers(FIFO_DEPTH)

while True:
    clock.tick()

    # Lit jusqu'à 8192 événements depuis la caméra.
    # Renvoie le nombre d'événements valides (0-8192) ou un code d'erreur négatif.
    # Notez que les anciens événements du tampon ne sont pas effacés afin d'économiser du temps CPU.
    event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)

    # Affiche les événements sous forme d'image d'histogramme.
    # Si clear=True, l'image est réinitialisée à "brightness" avant le dessin.
    # Pour chaque PIX_ON_EVENT, ajoute "contrast" à la valeur du bin ;
    # pour chaque PIX_OFF_EVENT, la soustrait et la limite à [0, 255].
    # Si clear=False, l'histogramme s'accumule sur plusieurs appels.
    img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=True, brightness=128, contrast=64)

    # Envoie l'image vers le tampon jpeg pour que l'IDE puisse la récupérer et l'afficher.
    # L'IDE récupère les images de la caméra à un rythme bien inférieur à celui du
    # taux d'images de la caméra embarquée affiché ci-dessous.
    img.flush()

    print(event_count, clock.fps())