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、日历区和待办区。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、预设图库和用户上传图片。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
黑(0,0,0)(16,14,27)
白(255,255,255)(169,164,155)
绿(0,255,0)(19,30,19)
蓝(0,0,255)( 21,15,50)
红(255,0,0)(122,41,37)
黄(255,255,0)(156,127,56)
橙(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status和lastModifiedDateTime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。