genx320_event_mode_calibration.py

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# Este exemplo demonstra o uso da câmera de eventos genx320 da Prophesee
# usando o modo de streaming de eventos e calibrando a câmera.

import csi
import image
import time

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

CAL_EVENT_COUNT = 10000  # Número de eventos a coletar para calibração.
CAL_SIGMA = 0.5  # Desvio padrão para detecção de pixels quentes.

# Superfície onde desenhar a imagem do histograma.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)

# Armazena eventos da câmera
# Formato: (EVT_res, 6) onde EVT_res é a resolução de eventos
# EVT_res: deve ser uma potência de dois entre 1024 e 65536.
# Colunas:
# [0]  Tipo de evento
# [1]  Timestamp em segundos
# [2]  Timestamp em milissegundos
# [3]  Timestamp em microssegundos
# [4]  Coordenada X de 0 a 319 para GENX320
# [5]  Coordenada Y de 0 a 319 para GENX320
events = np.zeros((2048, 6), dtype=np.uint16)

# Inicializa o 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()

t = time.ticks_ms()
calibrated = False
while True:
    clock.tick()

    # Lê 2048 eventos da câmera.
    # Retorna o número de eventos válidos (0-2048) ou um código de erro negativo.
    event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)

    # Renderiza eventos em uma imagem de histograma.
    # Se clear=True, a imagem é redefinida para "brightness" antes de desenhar.
    # Para cada PIX_ON_EVENT, soma "contrast" ao valor do bin;
    # para cada PIX_OFF_EVENT, subtrai e limita ao intervalo [0, 255].
    # Se clear=False, o histograma acumula ao longo de múltiplas chamadas.
    img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=True, brightness=128, contrast=64)

    # Envia a imagem para o buffer JPEG para que o IDE a busque e exiba.
    # O IDE busca quadros da câmera a uma taxa muito menor do que a
    # taxa de quadros da câmera onboard impressa abaixo.
    img.flush()

    # Mostra primeiro a imagem não calibrada.
    if not calibrated and time.ticks_diff(time.ticks_ms(), t) > 5000:
        disabled_pixels = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_CALIBRATE, CAL_EVENT_COUNT, CAL_SIGMA)
        print(f'Disabled {disabled_pixels} hot pixels.')
        calibrated = True

    print(event_count, clock.fps())