genx320_event_mode_set_stc.py

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# Este exemplo demonstra o uso do filtro de contraste espaço-temporal (STC) do genx320.
# Inclui exemplos de como usar o modo STC, o modo Trail e o modo STC + Trail

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

# 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((8192, 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])

# Define o filtro STC do GENX320 para um dos três modos disponíveis:
# GENX320_STC_DISABLE      - Desativa completamente o filtro STC
# - Parâmetro(s): Nenhum
# GENX320_STC_ONLY         - Modo que retém o segundo evento de uma rajada de eventos de uma borda de contraste
# - Parâmetro(s): stc_threshold
# GENX320_STC_TRAIL_ONLY   - Modo que retém o primeiro evento de uma rajada de eventos de uma borda de contraste
# - Parâmetro(s): trail_threshold
# GENX320_STC_TRAIL        - Modo que retém múltiplos eventos de uma rajada de eventos de uma borda de contraste
# - Parâmetro(s): stc_threshold, trail_threshold
stc_threshold = 1    # Limiar de 1 ms
trail_threshold = 2  # Limiar de 2 ms
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_TRAIL, stc_threshold, trail_threshold)
# Desativa o filtro STC
# csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_DISABLE)

clock = time.clock()

# Ativa o buffering FIFO para evitar perda de eventos durante o processamento.
# O modo triple-buffer prioriza os dados mais recentes, enquanto o modo FIFO
# (contagem de buffer > 3) enfileira eventos, evitando perdas se o
# processador conseguir acompanhar, mas possivelmente processando dados mais antigos.
FIFO_DEPTH = 10
csi0.framebuffers(FIFO_DEPTH)

while True:
    clock.tick()

    # Lê até 8192 eventos da câmera.
    # Retorna o número de eventos válidos (0-8192) ou um código de erro negativo.
    # Observe que eventos antigos no buffer não são limpos para economizar tempo de CPU.
    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()

    print(event_count, clock.fps())