genx320_event_mode_set_stc.py

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# Questo esempio mostra l'uso del filtro di contrasto spazio-temporale (STC) della genx320.
# Include esempi su come usare la modalità STC, la modalità Trail e la modalità STC + Trail

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

# Superficie su cui disegnare l'immagine dell'istogramma.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)

# Memorizza gli eventi della fotocamera # Forma: (EVT_res, 6) dove EVT_res è la risoluzione degli eventi
# EVT_res: deve essere una potenza di due tra 1024 e 65536.
# Colonne:
# [0] Tipo di evento
# [1] Timestamp in secondi
# [2] Timestamp in millisecondi
# [3] Timestamp in microsecondi
# [4] Coordinata X da 0 a 319 per GENX320
# [5] Coordinata Y da 0 a 319 per GENX320
events = np.zeros((8192, 6), dtype=np.uint16)

# Inizializza il sensore.
csi0 = csi.CSI(cid=csi.GENX320)
csi0.reset()
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_MODE, csi.GENX320_MODE_EVENT, events.shape[0])

# Imposta il filtro STC della GENX320 su una delle tre modalità disponibili:
# GENX320_STC_DISABLE      - Disattiva completamente il filtro STC
# - Parametro/i: nessuno
# GENX320_STC_ONLY         - Modalità che mantiene il secondo evento di una raffica di eventi da un bordo di contrasto
# - Parametro/i: stc_threshold
# GENX320_STC_TRAIL_ONLY   - Modalità che mantiene il primo evento di una raffica di eventi da un bordo di contrasto
# - Parametro/i: trail_threshold
# GENX320_STC_TRAIL        - Modalità che mantiene più eventi di una raffica di eventi da un bordo di contrasto
# - Parametro/i: stc_threshold, trail_threshold
stc_threshold = 1    # soglia di 1 ms
trail_threshold = 2  # soglia di 2 ms
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_TRAIL, stc_threshold, trail_threshold)
# Disattiva il filtro STC
# csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_DISABLE)

clock = time.clock()

# Abilita il buffering FIFO per evitare la perdita di eventi durante l'elaborazione.
# La modalità a triplo buffer dà priorità ai dati più recenti, mentre la modalità FIFO
# (numero di buffer > 3) mette invece in coda gli eventi, evitando perdite se il
# processore riesce a tenere il passo, anche se potrebbe elaborare dati meno recenti.
FIFO_DEPTH = 10
csi0.framebuffers(FIFO_DEPTH)

while True:
    clock.tick()

    # Legge fino a 8192 eventi dalla fotocamera.
    # Restituisce il numero di eventi validi (0-8192) o un codice di errore negativo.
    # Notare che gli eventi vecchi nel buffer non vengono cancellati per risparmiare tempo di CPU.
    event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)

    # Esegue il rendering degli eventi in un'immagine a istogramma.
    # Se clear=True, l'immagine viene ripristinata a "brightness" prima di disegnare.
    # Per ogni PIX_ON_EVENT, aggiunge "contrast" al valore del bin;
    # per ogni PIX_OFF_EVENT, lo sottrae e lo limita all'intervallo [0, 255].
    # Se clear=False, l'istogramma si accumula su più chiamate.
    img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=True, brightness=128, contrast=64)

    # Invia l'immagine al buffer jpeg affinché l'IDE la prelevi e la visualizzi.
    # L'IDE preleva i fotogrammi dalla fotocamera a una frequenza molto più bassa rispetto al
    # frame rate della fotocamera stampato di seguito.
    img.flush()

    print(event_count, clock.fps())