genx320_event_mode_set_stc.py

# Эта работа лицензирована по лицензии MIT.
# Copyright (c) 2026 OpenMV LLC. Все права защищены.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Этот пример демонстрирует использование пространственно-временного контрастного фильтра (STC) камеры genx320.
# Включает примеры использования режима STC, режима Trail и режима STC + Trail

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

# 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((8192, 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 STC-фильтр GENX320 в один из трёх доступных режимов:
# GENX320_STC_DISABLE      — полностью отключить STC-фильтр
# — Параметр(ы): нет
# GENX320_STC_ONLY         — режим, сохраняющий второе событие всплеска событий от контрастного края
# — Параметр(ы): stc_threshold
# GENX320_STC_TRAIL_ONLY   — режим, сохраняющий первое событие всплеска событий от контрастного края
# — Параметр(ы): trail_threshold
# GENX320_STC_TRAIL        — режим, сохраняющий несколько событий всплеска событий от контрастного края
# — Параметр(ы): stc_threshold, trail_threshold
stc_threshold = 1    # Порог 1 мс
trail_threshold = 2  # Порог 2 мс
csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_TRAIL, stc_threshold, trail_threshold)
# Отключить STC-фильтр
# csi0.ioctl(csi.IOCTL_GENX320_SET_STC, csi.GENX320_STC_DISABLE)

clock = time.clock()

# Включите FIFO-буферизацию, чтобы предотвратить потерю событий во время обработки.
# Режим тройной буферизации отдаёт приоритет самым свежим данным, тогда как режим FIFO
# (при количестве буферов > 3) вместо этого ставит события в очередь, избегая потерь, если
# процессор успевает их обрабатывать, хотя при этом возможна обработка более старых данных.
FIFO_DEPTH = 10
csi0.framebuffers(FIFO_DEPTH)

while True:
    clock.tick()

    # Считывает до 8192 событий с камеры.
    # Возвращает количество допустимых событий (0-8192) 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())