前言

坐在椅子上发呆时,忽然注意到桌面的台历还停留在上一个月。在这个数字时代,实体日历似乎跟不上我们匆匆的步伐,我们更多地依赖着手机和电脑,提醒着我们的会议、旅行和约会。

我唯一钟爱的日历,是和她在雨夜跑进咖啡店避雨,向老板要到的当天的单向历。那一天,我们正式在一起,还不到 24 小时。

如今,我们早已步入婚姻的殿堂,在纪念日前夕,送点什么礼物好呢?她刚好喜爱实物,喜欢纸质书、喜欢记事簿、喜欢拍立得,要不就送日历吧,当然,得有点不一样。

我希望这「本」日历的生命能突破 365 天、能自动翻页、能显示待办,还能提醒我们的纪念日,还要足够好看......于是我制作了它,墨水屏日历。

日历功能

功能分区。日历分为三个显示区,分别为图片区日历区待办区。每日凌晨,日历进行一次刷新,更新日历信息。每当待办事项有变动(新增、完成、删除、修改),日历进行一次刷新,显示最新待办信息和新图片。

图片区的图片来源可以设置为大都会博物馆在线随机获取预设图库用户上传图片。图片区的左下角显示图片的标题和作者。日历区显示月份、日期和星期三个基本信息。待办区显示微软 ToDo 的待办事项,待办事项以「完成情况」、「创建日期」降序排列,完成的事项会有删除线标识。

根据图片的宽高比,日历自动设定朝向,基本规则是宽高比小于等于 1,日历横向显示,宽高比大于 1,日历纵向显示。

交互。我在上一篇文章《家庭服务器 Home Server 实践》提到了多维表格 Apitable,在这个日历中也用到了它。交互均在 Apitable 的 WebAPP 内实现,可以进行的交互有:

  • 显示朝向设置:「纵向」、「横向」、「自动」;
  • 日历模式设置:模式一「图片+日历+ ToDo」、模式二「图片+日历」、模式三「图片」;
  • 图片来源设置:「Metmusem」、「精选」(TOP1000)、「图库」(照片);
  • 上传自定义图片;
  • 选取显示指定图片。
设置界面与上传自定义图片
选取显示指定图片

设计与制作

总体设计思路

  • 屏幕。选用墨水屏,因为它的显示效果最自然,最接近纸质效果。
  • 数据更新。墨水屏终端只负责接收最终需要显示的图片数据,基础数据的获取与处理在服务器上完成。因为在后期使用时,硬件不会在我手边,如此设计,有利于维护(和远程发送彩蛋)。
  • 待办数据。必须来源于已有软件,最好提供了 api,我选择的是微软 ToDo。

硬件

显示屏采用的是微雪的 5.65 寸彩色电子墨水屏模块,7 彩色,600 × 448 分辨率。

名称数值名称数值
工作电压3.3V/5V显示颜色7 彩色(黑、白、绿、蓝、红、黄、橙)
通信接口3-wire SPI、4-wire SPI灰度等级2
全局刷新<35s寿命100 万次
显示尺寸114.9 × 85.8mm刷新功耗50mW(typ.)
点距0.1915 × 0.1915mm休眠电流<0.01uA(接近 0)
分辨率600 × 448pixels可视角度>170°

显示屏校色。官方宣称的七色为黑、白、绿、蓝、红、黄、橙。我拿到手发现显示屏有不小的色差。因此需要标定显示屏的实际色彩。没有标准色卡,只能简单地校一下色:使用彩色打印机打出七色+中性灰;在统一光照下拍摄图片,并在 Lightroom 里借助中性灰校正照片色彩;再用吸管工具获取照片中墨水屏的各个色彩 RGB 值。

以下为色彩校正后的数值和显示情况。

颜色标称值实际值
(0,0,0)(16,14,27)
(255,255,255)(169,164,155)
绿(0,255,0)(19,30,19)
(0,0,255)( 21,15,50)
(255,0,0)(122,41,37)
(255,255,0)(156,127,56)
(255,128,0)(128,67,54)
Varoom!-- Roy Lichtenstein 由左至右分别是原作、抖动算法处理后的图片、墨水屏实拍图

驱动板可选项有很多:Raspberry Pi、Arduino、Jetson Nano、STM32、ESP32/8266。为图省事,我选择了厂商售卖的 ESP32 驱动板,板载 FFC 插口。

代码

esp32

esp32 驱动板的代码很简单。只需要向服务器发起 HTTP 请求 ,将返回的图片数据并写入屏幕即可。

// StreamClient.ino
void setup() {
    wifiMulti.addAP(ssid, password);
    DEV_Delay_ms(1000);
}

void loop() {
    if((wifiMulti.run() == WL_CONNECTED)) {
      if(requestGET("newContent")){
        updateEink();
      }
    }
    delay(60000);
}
//获取图片数据
void updateEink(){
...
}
//查询是否有更新内容
bool requestGET(String bodyName){
...
}

对于计算机来说,图片是由像素点构成的,而每一个像素点所占的空间大小就决定了这个像素点可能的状态(颜色)多少,最简单的黑白图片每个像素点只占一位(1Bit),不是 0 就是 1 非黑即白,随着颜色的增加,每一个像素点占用的空间越来越大,八位、十六位、二十四位...

我们有七种颜色,所以最少需要三位数据才能表示所有颜色,但为了方便运算在它前面加一个 0,即用四位数据表示一个像素点的颜色,这样一个字节(1Byte)可以表示两个像素点。因此,我们写入显示屏的字节数=600*448/2=134,400 Bytes。

不知原因,在esp32内存富余的情况下,无法创建整帧图片数据缓存,只能分块写入: DEV_Module_Init();,EPD_5IN65F_Init();,EPD_5IN65F_Display_begin();``EPD_5IN65F_Display_sendData(gImage_5in65f_part1)

void UpdateEink(){
  HTTPClient http;
  http.begin("https://YOUR_SITE.COM");
  int httpCode = http.GET();
  if(httpCode > 0) {
      if(httpCode == HTTP_CODE_OK) {
          int len = http.getSize();
          // create buffer for read
          uint8_t buff[1280] = { 0 };
          // get tcp stream
          WiFiClient * stream = http.getStreamPtr();
          // read all data from server
          int numData = 0;
          String headString = "";
          while(http.connected() && (len > 0 || len == -1)) {
              // get available data size
              size_t size = stream->available();
              int c = 0;
              if(size) {
                  // read up to 1280 byte
                  c = stream->readBytes(buff, ((size > sizeof(buff)) ? sizeof(buff) : size));
                  String responseString((char*)buff, c);
                  responseString = headString + responseString;
                  String temp = ""; 
                  for (int i = 0; i < responseString.length(); i++) {
                    char cAti = responseString.charAt(i);
                    if (cAti == ',') { 
                      if (numData < 67200){
                        gImage_5in65f_part1[numData] = temp.toInt();
                      } else if(numData == 67200){
                        DEV_Module_Init();
                        EPD_5IN65F_Init();                              
                        EPD_5IN65F_Display_begin();
                        EPD_5IN65F_Display_sendData(gImage_5in65f_part1);
                        gImage_5in65f_part1[numData-67200] = temp.toInt();
                      } else if(numData > 67200 && numData < 134399){
                        gImage_5in65f_part1[numData-67200] = temp.toInt();
                      } else if(numData == 134399){
                        gImage_5in65f_part1[numData-67200] = temp.toInt();
                        EPD_5IN65F_Display_sendData(gImage_5in65f_part1);
                        EPD_5IN65F_Display_end();
                        EPD_5IN65F_Sleep();
                      }
                      temp = ""; // 清空临时字符串
                      numData++; // 数组索引加1
                    } else {
                      temp += cAti; // 将字符添加到临时字符串中
                    }
                  }
                  if (temp.length() > 0) { // 处理最后一个数字
                    headString = temp;
                  } else{
                    headString = "";
                  }
                  if(len > 0) {
                      len -= c;
                  }
                }
          }
      }
  }
  http.end();
}

服务端

服务器负责艺术图片、ToDo 数据、日历数据的获取与处理,esp32 的请求,和交互行为的处理(apitable)。

艺术图片获取

  • Metmusem。大都会艺术博物馆(Metropolitan Museum of Art),是美国最大的艺术博物馆,收藏有 300 万件展品,提供其藏品中超过 470,000 件艺术品的精选信息数据集,这些选定的数据集现在可以在任何媒体上使用,无需许可或付费。可通过他们的 API 获取。这是简单用例:parkchamchi/dailyArt。通过 Metmusem 提供的 API,我们能「随机」地获取指定类目的图片。
  • 著名油画。Metmusem在线获取的图片在色彩和尺寸上可能不一定适合墨水屏的显示(比例过大或过小、色彩过淡)。因此,构建了一份本地存储的世界名画。在 most-famous-paintings 网站上获取「TOP1000 油画」,存储于 Apitable 中。以下为python脚本。
  • 节日图片。自定义的节日、节气主题图片,存储于 Apitable 中。
  • 照片。自定义的照片,存储于 Apitable 中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = 'http://en.most-famous-paintings.com/MostFamousPaintings.nsf/ListOfTop1000MostPopularPainting?OpenForm'

r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
artist=[]
images=[]
ratios=[]
for element_img in soup.find_all('div', attrs={'class': 'mosaicflow__item'}):
    artist.append((element_img.text).strip('\n'))
    imgRatio = int(element_img.img.get('width')) / int(element_img.img.get('height'))
    ratios.append(imgRatio)
    images.append(element_img.a.get('href'))

details=[]
rank = 1
for i in artist:
    painter = i[:i.index('\n')]
    painting = i[i.index('\n')+1:i.index('(')]
    ratio = ratios[rank-1]
    img = images[rank-1]
    details.append([rank,painter,painting.strip(),ratio,img])
    rank += 1

with open('famouspaintings.csv', 'w', newline='',encoding="UTF-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Rank", "Name", "Painting","Ratio","Link"])
    for i in details:
        writer.writerow(i)

图片处理

由于显示屏仅有 7 个色彩,需要把图片处理成7色显示。Floyd-Steinberg 抖动算法非常适合在颜色数量很少的情况下,展示出丰富的层次感。使得获得更多的颜色组合,对原始图片进行更好的阴影渲染。特别适合电子墨水屏的各种使用场景。在 python 中也很容易实现。

from PIL import Image
def dithering(image, selfwidth=600,selfheight=448):
        # Create a pallette with the 7 colors supported by the panel
        pal_image = Image.new("P", (1,1))
        pal_image.putpalette( (16,14,27,  169,164,155,  19,30,19,   21,15,50,  122,41,37,  156,127,56, 128,67,54) + (0,0,0)*249)
        
        # Convert the soruce image to the 7 colors, dithering if needed
        image_7color = image.convert("RGB").quantize(palette=pal_image)

        return image_7color

根据图片的长宽比,日历自动设定朝向,具体规则由图片的宽高比(ratio)确定,对于比例过大或过小的图片,采用扩展画布的方式调整至合适比例:

  • ratio < 0.67:两侧填充空白至 ratio=0.67,横向显示;
  • 0.67 <= ratio <= 1:横向显示;
  • 1 < ratio < 1.49:纵向显示:
  • 1.49 < ratio:上下填充空白至 ratio=1.49,纵向显示。

日历数据处理

日历数据主要包含了日期、星期、节气、纪念日。节气数据可通过 6tail/lunar-python 获取。纪念日由我手动设定,在纪念日当天,会有一朵小烟花。日期数字的颜色取自当前艺术图片的色调:

def get_dominant_color(pil_img):
    img = pil_img.copy()
    img = img.convert("RGBA")
    img = img.resize((5, 5), resample=0)
    dominant_color = img.getpixel((2, 2))
    return dominant_color

ToDo 数据处理

ToDo 数据来源于微软 ToDo。由于我在其它项目中同时使用着 ToDo 数据,因此,放在 n8n 中统一管理特别方便。获取的 ToDo 数据条目按照statuslastModifiedDateTime排序,并保存在msgToDo.json文件中。

n8n获取ToDo数据

图片拼接

使用 python 的 PIl 库对艺术图片、日历、待办图像进行拼接,并转换成字节流:

# concaten pic
img_concat = Image.new('RGB', (EINK_WIDTH, EINK_HEIGHT),WHITE_COLOR)
if DisplayMode == "Portrait":
    img_concat.paste(img_photo, (0, 0))
    img_concat.paste(img_date, (img_photo.width, 0))
    img_concat.paste(img_info, (img_photo.width, img_date.height))
    img_concat.paste(img_todo, (img_photo.width + img_info.width, img_date.height))
elif DisplayMode == "Landscape":
    img_concat.paste(img_date, (0, 0))
    img_concat.paste(img_todo, (0, img_date.height))
    img_concat.paste(img_info, (0, img_date.height + img_todo.height))
    img_concat.paste(img_photo,(img_date.width, 0))

buffs = buffImg(dithering(img_concat))
if len(buffs) == EINK_HEIGHT * EINK_WIDTH / 2:
    print("Success")
def buffImg(image):
    image_temp = image
    buf_7color = bytearray(image_temp.tobytes('raw'))
    # PIL does not support 4 bit color, so pack the 4 bits of color
    # into a single byte to transfer to the panel
    buf = [0x00] * int(image_temp.width * image_temp.height / 2)
    idx = 0
    for i in range(0, len(buf_7color), 2):
        buf[idx] = (buf_7color[i] << 4) + buf_7color[i+1]
        idx += 1
    return buf

交互

如上文所述,通过 Apitable 的 WebAPP,可以完成的交互有:设置显示朝向,设置日历模式,设置图片来源,上传自定义图片,选取显示指定图片。

  • 通过 WebAPP 完成的设置,日历将会在下一次 HTTP 请求时开始应用;
  • 通过自定义表单,上传的图片将被加入到「图库」合集中;
  • 通过 Apitable 提供的「小程序」功能,编写一个图片拾取器,可以选取显示指定图片,日历将会在下一次 HTTP 请求时开始应用。
//YOUR_APITABLE_SPACE apitable空间id
//YOUR_APITABLE_SHEET apitable表格id
//YOUR_APITABLE_FILED apitable列id
//YOUR_WEBHOOK 触发流程webhook
const datasheet = await space.getDatasheetAsync('YOUR_APITABLE_SPACE');
const record = await input.recordAsync('请选择一条记录:', datasheet);

const data = {
  datasheet: 'YOUR_APITABLE_SHEET',
  fieldid: 'YOUR_APITABLE_FILED' ,
  record: record.title
};

const response = await fetch('YOUR_WEBHOOK', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify(data)
});

结构

根据显示屏和驱动板的尺寸,简单设计了一个盒状的外壳,用 3D 打印制造,材料是聚碳酸酯 PC,其韧性和耐热性很好。框体和背板用螺母连接,在框体连接处嵌入了注塑铜螺母。背板有过 USB 线缆的通孔、支撑脚固定通孔和悬挂孔。

写在最后

感谢您能忍受中间枯燥乏味的文字,看到这里。这是一个很匆忙的项目,有很多粗糙的制作,希望以后能有时间优化升级,也希望以后的自己还能有闲情逸致做一些好玩的东西。

也祝您每日平安喜乐。