Las ventajas que tiene respecto a activar la conexión por USB que trae Android de serie son varias, entre ellas:

• Acceso completo al sistema de ficheros del teléfono. La tarjeta de memoria interna es accesible en /mnt/sdcard.
• Acceso simultáneo desde el teléfono y desde el ordenador. De este modo no dejarán de funcionar las aplicaciones que han sido pasadas a la tarjeta de memoria mientras la usamos desde el ordenador.

Se trata de una primera versión y en directorios donde hay muchos archivos, por ejemplo la carpeta de fotos o de música, el acceso puede ser algo lento. Las siguientes versiones de adbfuse irán mejorando este y otros aspectos.

Se trata de algo para usuarios avanzados, ya que el teléfono ha de estar rooteado, tener instalado BusyBox, y saber montar un sistema de archivos FUSE en Linux.

Se puede descargar en la web del proyecto tanto la versión empaquetada como el código fuente con Mercurial. El proyecto ha sido liberado bajo la licencia GNU GPLv3.

Además proporcionan el código fuente tanto de la aplicación para Android como del Firmware del mismo. Se me ocurrió hacerle una modificación, y es que cuando se pulsa el primer botón, el de arriba a la derecha, aparece mi tarjeta de visita. En este artículo explicaré de forma resumida el proceso para conseguir mi objetivo.

Lo primero es generar un qrcode en la web de zxing. Se rellena la información pertinente y se genera de tamaño S para que quepa en la pantalla de 96×96 del reloj. Aunque la imagen generada es un poco más grande aprovecharemos el hecho de que tiene un marco blanco alrededor despreciable sin pérdida de información. Una vez generado se abre con Gimp y se cambia el tamaño del lienzo a 96×96 recortando la zona blanca del alrededor tanto como sea necesario para que entre, sin redimensionar la imagen. Se guarda como BMP indexado de dos colores sin comprimir y ya tenemos la imagen preparada.

En el código fuente del firmware del reloj, las imágenes se encuentran directamente en el formato aceptado por el búfer de la pantalla, es decir, como array de bytes. Al tener la pantalla 96×96 píxeles como ya decíamos antes, se tiene un array de 96 filas con 12 bytes por fila. Doce bytes por ocho bits por byte hacen un total de 96 columnas.

Para convertir cualquier imagen BMP indexada con dos colores a array de bytes he realizado este pequeño script en python usando parte del código de PyMetaWatch:

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#!/usr/bin/env python
import sys
import Image
 
def main():
  image = Image.open(sys.argv[1])
  pix = image.load()
 
  for y in range(0, 96):
    rowdat = ""
    for x in range(0,96,8):
      byte=0
      for pindex in range(0,8):
        pixel=pix[x+pindex,y]
        if (pixel > 0):
          pixel = 1
 
        byte=((byte>>1)|(pixel<<7))
      rowdat="%s%s" % (rowdat,chr(byte))
 
    myrow = ""
    for dat in rowdat:
      myrow += "0x%02x," % ord(dat)
 
    print myrow
 
if __name__ == '__main__':
  main()

Pasando como parámetro el nombre del archivo BMP devuelve un bloque de caracteres que habrá que usar en el código fuente del firmware. Lo que hice fue volcar la salida a un fichero y después copiar y pegar el resultado. Con eso es suficiente para nuestro objetivo final, no buscábamos hacer un programa de conversión sino que tan solo ha sido una herramienta intermedia.

Finalmente hay que buscar en el fichero LcdDisplay.c la definición de pBarCodeImage y sustituir su valor por el generado por el script anterior. Se compila el proyecto y se programa el nuevo firmware al reloj siguiendo las mismas instruciones que existen para la actualización oficial. Y ya está.

Gracias a draxus por encontrar la ubicación del QRCode original en el código fuente del firmware.

Es un problema conocido que si se llama al método AnimationDrawable.start() desde métodos del Activity como en Activity.onCreate(), la animación no se moverá, y solo se verá la primera imagen de la misma. No habrá ningún error, no habrá ningún problema, y sin embargo la animación no se moverá.

La solución la aporta un usuario en la misma hebra del problema, y viene a decir que hay que crear una clase Starter que implemente la interfaz Runnable y crear un objeto de este tipo dentro del método ImageView.post(). De este modo el método run() de la clase Starter se ejecutará en la misma hebra que el método del Activity (la hebra de interfaz del usuario – UI Thread) y además después de que nuestro ImageView haya sido correctamente inicializado y mostrado en pantalla.

Esta primera parte iría en el método del Activity donde queremos asignar e iniciar la animación.

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// --- %< ---
imageView.setBackgroundResource(R.drawable.throbber);
AnimationDrawable d = (AnimationDrawable)imageView.getBackground();
imageView.post(new Starter(d));
// --- %< ---

Y por otro lado tendríamos que crear una clase Starter() como la siguiente.

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/**
* Starts the animation drawable passed to the constructor.
*/
class Starter implements Runnable {
    private AnimationDrawable animationDrawable = null;
 
    public Starter(AnimationDrawable animationDrawable) {
        this.animationDrawable = animationDrawable;
    }
 
    public void run() {
        this.animationDrawable.start();
    }
}

En cualquier caso, en la mayoría de dispositivos no será posible mostrar en este tipo de contenedor un gif animado, ya que según la documentación tan solo se representará el primer frame de la imagen animada.

El modo de representar correctamente una animación en android es usando un recurso creado específicamente para ello. De los dos tipos de animaciones que se pueden crear en Android la que nos interesa en esta ocasión es la que se conoce como Frame Animation. La idea es sencilla y es muy similar a la de los GIF animados: un archivo xml define qué imágenes se muestran y durante cuánto tiempo, las imágenes deben de encontrarse accesibles como recursos internos de la aplicación. Para más información véase la documentación sobre Frame Animation.

La cuestión es que hay un montón de GIFs animados que podemos querer incluir en nuestra aplicación para Android, así que es necesario hacer una conversión de un formato a otro de un modo más o menos automatizado.

El siguiente guión en python extrae los frames completos así como la información temporal y espacial de cada uno de ellos regenerando imágenes en caso de tratarse de un GIF optimizado, para formar un recurso de imagen completo para Android. La animación así creada funcionará correctamente en cualquier dispositivo en cualquier versión de Android. Para más información véase la clase AnimationDrawable.

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#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
 
import sys, os
import subprocess
 
# When no delay is specified in a gif file, 100ms is default
DEFAULT_DELAY_MS = 100
 
input_file = None
output_file = None
 
try:
    input_file = sys.argv[1]
    output_file = "%s.xml" % (input_file.split(".")[0],)
except:
    print "Usage: %s <input.gif>" % (sys.argv[0],)
    sys.exit(1)
 
 
class Anim(object):
    def __init__(self):
        self.content = []
 
    def add_header(self):
        self.content.append('<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>\n')
        self.content.append('<animation-list\n')
        self.content.append('    xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"\n')
        self.content.append('    android:oneshot="false">\n')
 
    def add_item(self, resource, duration):
        self.content.append(
            '    <item android:drawable="@drawable/%s" android:duration="%d" />\n' %
            (resource, duration))
 
    def add_footer(self):
        self.content.append('</animation-list>\n')
 
    def write_file(self):
        file_descriptor = open(output_file, "w")
        file_descriptor.writelines(self.content)
        file_descriptor.close()
 
 
class Gif(object):
    def __init__(self, gif):
        self.input_file = gif
        gif_info = subprocess.Popen(
            ["gifsicle", "--info", input_file],
            stdout=subprocess.PIPE,
            stderr=subprocess.PIPE)
 
        (gif_info_out, gif_info_error) = gif_info.communicate()
 
        self.gif_info_lines = gif_info_out.splitlines()
 
    def get_info(self):
        return self.gif_info_lines
 
    def explode(self):    
        return_code = subprocess.call(
            ["gifsicle", "--explode", "--unoptimize", self.input_file])
 
        return not return_code
 
    def to_png(self, gif_frame):
        return_code = subprocess.call(["gif2png", "-d", "-s", "-O", gif_frame])
 
        return return_code
 
 
def main():
    print "Processing %s..." % (input_file,)
 
    anim = Anim()
    anim.add_header() 
 
    gif = Gif(input_file)
 
    if not gif.explode():
        print "Error exploding gif input file %s" % (input_file,)
        #sys.exit(1)
 
    info_lines = gif.get_info()
 
    counter = 0
    for line in info_lines:
        line = line.strip()
 
        if line.startswith("disposal"):
            line_items = line.split()
 
            if len(line_items) == 4:
                milliseconds = int(round(float(line_items[3][:-1]) * 1000))
            else:
                milliseconds = DEFAULT_DELAY_MS
 
            # Rename and convert gif to optimized png
            renamed_gif = "%s_%03d.gif" % (input_file.split(".")[0], counter)
            os.rename("%s.%03d" % (input_file, counter), renamed_gif)
            result = gif.to_png(renamed_gif)
 
            anim.add_item(renamed_gif.split(".")[0], milliseconds)
            counter = counter + 1
 
    anim.add_footer()
    anim.write_file()
 
    os.unlink(input_file)
    sys.exit(0)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

Es necesario tener instalado gifsicle, y para la optimización en tamaño y conversión a png de las imágenes resultantes es necesario tener también instalado, y en el $PATH, gif2png.

Descargar getanim.py.

Desarrollo de Cylon Detector para Android

En cada frame recibido se desea analizar si existe la cara de una persona, por lo que hay que convertir la imagen a Bitmap y pasarla al detector de caras que provee el API. Pues bien, existe un problema y es que la factoría para crear Bitmaps no acepta ese formato. Hay varias soluciones por la red, pero unas son para Android 2.2 en adelante, otras son implementaciones en C para hacerlas usando el NDK como librería independiente, y otras símplemente son demasiado complejas para lo que aquí se necesita.

Al final lo que he hecho es analizar el formato de los datos en base a su definición y crear el Bitmap a partir de estos datos para la imagenen blanco y negro. Podría hacerse para la imagen en color símplemente leyendo todos los datos y haciendo uso de las funciones de conversión de YCrCb a RGB pero ello requeriría mayor tiempo de proceso incluyendo varias multiplicaciones en coma flotante. Aquí solo necesitamos en principio detectar si hay una cara en la imagen o no, y para ello es suficiente con que la imagen sea en blanco y negro. Para obtener la imagen en blanco y negro lo que he hecho ha sido leer los valores de luminancia (luminosidad), que según el formato NV21 están en la primera parte del array y convertir cada valor a un punto RGB con el mismo valor. El resultado, aunque no se aprecia demasiado bien en la imagen anterior, no es completamente una imagen en blanco y negro, sino que aparecen zonas saturadas de un color amarillo. La conversión que estoy realizando no es del todo correcta pero es cuestión de convertir y acotar correctamente los valores.

Por si a alguien le es de utilidad, esto es un recorte de la parte más importante que he programado para la conversión de NV21 a Bitmap:

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/**
 * @author nauj27
 * The Utils class contains utilities for CylonDetector.
 */
public class Utils {
 
	/**
	 * See http://www.fourcc.org/yuv.php#NV21 for more information.
	 * We only read luminance for speed up the whole process. 
	 * All colors of the image are set to the luminance value and
	 * this way we obtains a black and white image for processing.
	 * 
	 * @param data The data array in NV21 (YCbCr_420_SP) format.
	 * @return Black and white bitmap decoded from NV21 input data.
	 */
	public static Bitmap getBitmapFromNV21(byte[] data, int width, int height) {
 
		int pixelsNumber = width * height;
		int[] colors = new int[pixelsNumber];
 
		for (int pixel = 0; pixel < pixelsNumber; pixel++) {
			colors[pixel] = Color.rgb(data[pixel], data[pixel], data[pixel]);
		}
 
		return Bitmap.createBitmap(colors, width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
	}
 
}

Editada: El modo correcto de convertir el valor de luminancia a escala de grises para crear la imagen lo he sacado finalmente del proyecto zxing, y es el que dejo a continuación:

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grey = data[pixel] & 0xff;
colors[pixel] = 0xff000000 | (grey * 0x00010101);

Esto es lo que iría dentro del bucle for para que sea interpretado correctamente por el Bitmap.createBitmap como mapa de color ARGB_8888.

La verdadera utilidad y potencia es poder dibujar en tiempo real sobre la superficie y a provechar todas las características de dibujo que nos proporciona, cosas que no he usado en mi ejercicio particular. Sin embargo me ha servido como introducción al uso de canvas en HTML y aquí queda como ejemplo:

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<html>
  <head>
    <title>HTML 5 Canvas example</title>
    <script type="text/javascript">
        var x = 50;
        var y = 50;
        var dx = 1;
        var dy = 1;
 
        var myCanvas;
        var myContext;
 
        var pelota;
        var fondo;
 
        var main = function() {
            // Se inicializa el canvas
            myCanvas = document.getElementById("mycanvas");
            myContext = myCanvas.getContext("2d");
 
            // Se cogen los elementos de imagen para pintar
            pelota = document.getElementById("pelota");
            fondo = document.getElementById("fondo");
 
            // Se pinta el fondo y la pelota en el canvas
            myContext.drawImage(fondo, 0, 0, fondo.width, fondo.height);
            myContext.drawImage(pelota, x, y);
 
            window.setInterval("moverPelota()", 10);
        };
 
        var moverPelota = function() {
            if ((x > myCanvas.width - pelota.width) || (x < 0)) {
                dx = -dx;
            }
 
            if ((y > myCanvas.height - pelota.height) || (y < 0)) {
                dy = -dy;
            }
 
            x += dx;
            y += dy;
 
            myContext.drawImage(fondo, 0, 0, fondo.width, fondo.height);
            myContext.drawImage(pelota, x, y);
        };
 
    </script>
    <style type="text/css">
      canvas { border: 2px solid black; }
      canvas#mycanvas { width: 320px; height: 170px; }
      img { display: none; }
    </style>
  </head>
  <body onload="main();">
 
    <canvas id="mycanvas">
        Aquí debería de aparecer un balón rebotando.
    </canvas>
 
    <img id="pelota" src="pelota.png" width="49px" height="49px" />
    <img id="fondo" src="fondo.jpg" width="320px" height="170px" />
 
  </body>
</html>

El resultado puede verse en la web del ejemplo de uso de canvas.

Las imágenes se precargan ocultas (con display: none) porque según la especificación del HTML5 si la imagen no ha sido completamente cargada no se pintará nada. Cargándolas de este modo nos aseguramos de que se han leído completamente antes de su uso en el canvas.

Las pruebas las he realizado sobre Mozilla Firefox 4.0 Beta 7. En cualquier navegador que implemente canvas sobre html5 debería de representarse correctamente. Entre estos navegadores se incluyen Safari, Opera o Chrome. Si eres usuario de Internet Explorer ¿a qué esperas para cambiar a un navegador real?

Menuda tontería ponerle 600Hz, si por encima de los 85Hz nadie es capaz de apreciar la diferencia, ¿qué sentido tiene?

Pues bien, buscando un poco en Google he encontrado lo siguiente en una web oficial de Panasonic de Canadá:

A standard video signal is actually a series of still images, flashed on screen so quickly that we believe we are watching a moving image. The typical frame rate used in North America is 60 frames per second (60Hz) meaning that a TV would display 60 individual still images every second. Sub-field drive is the method used to flash the individual image elements (dots) on a plasma panel. For each frame displayed on the TV the Sub-field drive flashes the dots 10 times or more, meaning that the dots are flashing 600 times per second (600Hz) or more. (Example: 60 frames per second x 10 sub-fields = 600 flashes per second).

Lo que significa en una traducción más o menos libre:

Una señal estándar de video es una serie de imágenes fijas, que pasan por la pantalla tan rápido que hacen creer que se está viendo una imagen en movimiento. La tasa de refresco usual usada en Norte América es de 60 imágenes por segundo (60 Hz) lo cual significa que una TV mostrará 60 imágenes únicas por segundo. Sub-field motion es el método usado en los paneles de plasma para encender cada punto individual de la imagen (píxeles). Para cada imagen mostrada en la pantalla, el método sub-field motion enciende los puntitos 10 veces o más, al mostrar 60 imágenes por segundo esto hace que la imagen se pinte 600 veces por segundo, que son los 600Hz del anuncio.

La imagen aparece más nítida al ojo por la tecnología usada para mantener cada fotograma en pantalla, pero en realidad la frecuencia de cambio de imagen es la misma que en otras televisiones.

Sitio en inglés donde encontré que explicaban lo mismo.

El problema es que en Android no funciona así. Desde la configuración de los mensajes no se puede elegir un perfil y si se crean dos perfiles distintos hay que elegir uno y el otro no se usa para nada.

La solución es crear un único perfil con una mezcla de las dos configuraciones. Lo voy a poner aquí, porque siempre que pierdo la configuración por el cambio de ROM me cuesta volver a hacerlo funcionar.

En el menú Ajustes > Conexiones inalámbricas > Redes móviles > APN > MENÚ > APN nuevo:

Nombre: Simyo
APN: gprs-service.com
Proxy:
Puerto:
Nombre de usuario:
Contraseña:
Servidor:
MMSC: http://217.18.32.180:8080
Proxy MMS: 217.18.32.181
Puerto de MMS: 8080
Protocolo MMS: WAP 2.0
MMC: 214
MNC: 19
Tipo de autenticación: Ninguno
Tipo de APN: default,mms

Y funcionará así tanto la conexión de red GPRS/3G/HDSPA/HDSPA+ como los mensajes MMS.

Para mantener el control de los cambios he venido usando Mercurial. El mejor modo de descargarse el código fuente de ColorPicker es usando por tanto un cliente de Mercurial, disponible para todas las plataformas más usadas.

Tengo varias ideas en mente para esta aplicación, unas que se me ocurrieron y otras muchas que me han ido sugiriendo tanto en persona como en los comentarios del propio Android Market. En las próximas semanas podrán verse novedades y actualizaciones de la aplicación.