genx320_event_mode_biases.py

# Эта работа лицензирована по лицензии MIT.
# Copyright (c) 2013-2025 OpenMV LLC. Все права защищены.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Этот пример демонстрирует использование событийной камеры genx320 от Prophesee
# с использованием режима потоковой передачи событий и настройкой параметров датчика, таких как
# * значения biases
# * фильтр AFK

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

# Поверхность, на которой рисуется изображение гистограммы.
img = image.Image(320, 320, image.GRAYSCALE)

# Хранит события камеры
# Форма: (EVT_res, 6), где EVT_res — разрешение событий
# EVT_res: должно быть степенью двойки в диапазоне от 1024 до 65536.
# Столбцы:
# [0]  Тип события
# [1]  Метка времени, секунды
# [2]  Метка времени, миллисекунды
# [3]  Метка времени, микросекунды
# [4]  Координата X от 0 до 319 для GENX320
# [5]  Координата Y от 0 до 319 для GENX320
events = np.zeros((2048, 6), dtype=np.uint16)

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

# Устанавливает biases датчика в один из доступных предустановленных наборов:
# GENX320_BIASES_DEFAULT       — biases, соответствующие спецификации GenX320
# GENX320_BIASES_LOW_LIGHT     — biases, настроенные для условий низкой освещённости
# GENX320_BIASES_ACTIVE_MARKER — biases, настроенные для отслеживания активного маркера или светодиодов
# GENX320_BIASES_LOW_NOISE     — biases с низкой чувствительностью и низким уровнем шума (значение по умолчанию для этого драйвера)
# GENX320_BIASES_HIGH_SPEED    — biases, настроенные для высокоскоростного движения
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_BIASES, csi.GENX320_BIASES_DEFAULT)
# Отключает фильтр AFK
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_AFK, 0)

clock = time.clock()

while True:
    clock.tick()

    # Считывает до 2048 событий с камеры.
    # Возвращает количество допустимых событий (0-2048) или отрицательный код ошибки.
    # Обратите внимание, что старые события в буфере не очищаются для экономии времени процессора.
    event_count = csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_READ_EVENTS, events)

    # Отрисуйте события в изображение гистограммы.
    # Если clear=True, изображение сбрасывается до значения "brightness" перед отрисовкой.
    # Для каждого PIX_ON_EVENT добавляйте "contrast" к значению корзины (bin);
    # для каждого PIX_OFF_EVENT вычитайте его и ограничивайте значение диапазоном [0, 255].
    # Если clear=False, гистограмма накапливается при нескольких вызовах.
    img.draw_event_histogram(events[:event_count], clear=True, brightness=128, contrast=64)

    # Отправьте изображение в jpeg-буфер, чтобы IDE могла его получить и отобразить.
    # IDE получает кадры с камеры с гораздо меньшей частотой, чем
    # частота кадров самой камеры, выводимая ниже.
    img.flush()

    print(event_count, clock.fps())