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基于IDF 5.1版本的ESP32S3移植lvgl 8.3例程，支持直接运行

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简介：
本项目为基于ESP32S3芯片和IDF 5.1版本环境移植了lvgl 8.3库，提供完整示例代码，可直接编译运行，方便快速上手嵌入式GUI开发。 本次基于ESP-IDF v5.1-dirty 和 lvgl-8.3 版本进行移植。 步骤如下： 1. 创建一个新的idf hello world工程。 2. 新建一个名为`components`的文件夹。 3. 下载lvgl源码： ``` git clone https://github.com/lvgl/lvgl.git ``` 4. 下载适配esp32的lvgl驱动： ``` git clone https://github.com/lvgl/lvgl_esp32_drivers.git ``` 接下来，进行以下配置： - 将`lv_conf_template.h`复制到`components/lvgl/src/`目录，并重命名为`lv_conf.h`。在该文件中启用相关设置，即将原来的 `if 0` 改为 `if 1`。 - 将 lvgl 中的 example 文件夹下的 porting 相关文件拷贝至与lvgl同级的新建文件夹porting下，并仅使用其中的`lv_port_disp.c`和`lv_port_indev.c`。同样需要修改这两个文件中的使能选项，即将原来的 `if 0` 改为 `if 1`。 完成以上步骤后，目录结构如下： ``` components └── lvgl └── lvgl_esp32_drivers porting (包含lv_port_disp.c和lv_port_indev.c) ```

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  • 基于IDF 5.1版本的ESP32S3移植lvgl 8.3例程，支持直接运行
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    本项目为基于ESP32S3芯片和IDF 5.1版本环境移植了lvgl 8.3库，提供完整示例代码，可直接编译运行，方便快速上手嵌入式GUI开发。 本次基于ESP-IDF v5.1-dirty 和 lvgl-8.3 版本进行移植。 步骤如下： 1. 创建一个新的idf hello world工程。 2. 新建一个名为`components`的文件夹。 3. 下载lvgl源码： ``` git clone https://github.com/lvgl/lvgl.git ``` 4. 下载适配esp32的lvgl驱动： ``` git clone https://github.com/lvgl/lvgl_esp32_drivers.git ``` 接下来，进行以下配置： - 将`lv_conf_template.h`复制到`components/lvgl/src/`目录，并重命名为`lv_conf.h`。在该文件中启用相关设置，即将原来的 `if 0` 改为 `if 1`。 - 将 lvgl 中的 example 文件夹下的 porting 相关文件拷贝至与lvgl同级的新建文件夹porting下，并仅使用其中的`lv_port_disp.c`和`lv_port_indev.c`。同样需要修改这两个文件中的使能选项，即将原来的 `if 0` 改为 `if 1`。 完成以上步骤后，目录结构如下： ``` components └── lvgl └── lvgl_esp32_drivers porting (包含lv_port_disp.c和lv_port_indev.c) ```
     
  • STM32F103 SPI屏幕移植程序（自制，可运行）LVGL版本
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    本项目提供了一个基于STM32F103芯片的SPI屏幕移植程序，适用于LVGL图形库。该程序已成功测试并可以正常运行，适合嵌入式系统开发人员参考和使用。 STM32F103 SPI屏幕移植程序（自写，可用）LVGL程序。
     
  • ESP32S3驱动CST328和ST7789示例代码 - LVGL - ESP-IDF
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    本项目提供使用ESP32-S3芯片通过ESP-IDF框架运行LVGL库控制CST328触控屏及ST7789显示驱动的完整示例代码，适用于嵌入式开发。 ESP32S3驱动CST328、ST7789的示例程序 - LVGL - ESP-IDF 这段文字描述了如何使用ESP32S3微控制器来驱动显示模块CST328和屏幕接口为ST7789的LCD屏，并且利用LVGL图形库在ESP-IDF开发框架下进行软件设计。
     
  • XCP Basic代码包（支持直接移植）
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    XCP Basic代码包是一款易于使用的软件开发工具包，特别设计用于支持直接硬件移植，简化了跨平台应用开发过程。 XCP basic代码包（可直接移植）。
     
  • ESP32及ESP32S3上的OpenCV视频图像处理算法移植，支持OpenMV移植
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    本项目致力于将OpenCV视频图像处理算法成功移植至ESP32和ESP32-S3平台，并兼容OpenMV设备，旨在实现高效、便捷的嵌入式视觉应用开发。 本段落探讨了如何将视频图像处理算法OpenCV移植到ESP32及ESP32S3微控制器上，并实现与OpenMV的兼容性。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器学习任务中；而ESP32和ESP32S3则是为物联网应用设计的高性能SoC，它们集成了Wi-Fi和蓝牙功能，适用于各种智能设备。 移植到这些微控制器上的OpenCV可以利用其计算能力执行包括目标检测、边缘检测及色彩分析在内的图像处理与计算机视觉算法。由于ESP32S3具备双核CPU配置，因此Core0可专门用于Wi-Fi数据传输而Core1则负责图像处理任务，从而实现高效的并发操作。 在移植过程中需要考虑硬件设计，例如选择内置8MB Flash和SPI RAM的模块以满足视频处理所需的内存需求。OV2640摄像头作为输入设备提供图像，并且可以通过连接到240x240 LCD屏幕实时显示处理结果以便于调试；此外还可以添加补光灯来改善低光照条件下图像质量。 开发者可以编写Demo软件验证OpenCV功能，例如目标拾取代码通常涉及将彩色图像转换为灰度并进行二值化以提取特定对象。使用`cvtColor`和`threshold`函数可轻松实现此过程： ```cpp Mat inputImage(fb->height, fb->width, CV_8UC2, fb->buf); cvtColor(inputImage, inputImage, COLOR_BGR5652GRAY); threshold(inputImage, inputImage, 128, 255, THRESH_BINARY); ``` 对于颜色拾取，可以访问像素的RGB值： ```cpp Mat inputImage(fb->height, fb->width, CV_8UC2, fb->buf); cvtColor(inputImage, inputImage, COLOR_BGR5652BGR); int blue = inputImage.at(pos_x, pos_y)[0]; int green = inputImage.at(pos_x, pos_y)[1]; int red = inputImage.at(pos_x, pos_y)[2]; ``` 这些功能可用于识别特定颜色的物体或进行色彩分析。 在实际应用中，开发板提供的源代码可以通过ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）编译和运行。通过该集成开发环境，开发者可以方便地管理项目依赖、构建并烧录固件以实现无线传输图像处理结果的功能。 综上所述，在ESP32和ESP32S3设备中移植OpenCV为嵌入式系统带来了强大的图像处理能力，并结合Wi-Fi功能实现了远程视频分析与监控。这不仅扩展了OpenCV的应用范围，也为物联网领域的创新开辟了新的可能性。通过精心设计的硬件电路及适配软件Demo，开发者可以轻松实现复杂计算机视觉任务在资源受限环境中的运行。
     
  • 基于FCM的聚类算法，支持MATLAB直接运行
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    本段落介绍了一种基于模糊C均值（FCM）的聚类算法，并提供了在MATLAB环境下直接运行此算法的方法和支持。提供了一个便捷的工具箱或脚本文件，以供用户快速实现数据分类和模式识别任务。 已经完成的FCM算法可以在MATLAB上输入数据参数后直接运行。
     
  • 基于SIFT算法的MATLAB代码，支持直接运行
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    本项目提供了一套基于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的MATLAB实现代码，用户可以直接下载并执行，适用于特征检测与匹配的研究和应用开发。 SIFT算法的MATLAB代码可以直接运行，在主窗口输入命令：match 1 png 2 png;
     
  • 基于Matlab的Stanley方法路径规划脚本，支持直接运行
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    这段代码是基于MATLAB实现的一种名为Stanley的方法，专为自动车辆路径规划设计，用户可以下载后直接运行。它通过精确控制自动驾驶汽车沿着预设路径行驶来简化了路径跟踪问题。此脚本提供了一个直观且易于使用的平台，使得研究人员和工程师能够快速评估和测试不同的路径规划算法。 Stanley法是一种在自动驾驶和机器人领域广泛应用的路径规划与跟踪控制算法。它主要解决车辆如何精确跟随预设路线的问题，在存在环境限制及动态障碍物的情况下尤为关键。在此MATLAB实现中，我们可以期待看到一系列脚本和函数，用于模拟并分析Stanley控制器的效果。 1. **Stanley算法原理**：该方法由Christopher Hoover与Michael J. Ferguson在2005年提出，基于车辆的前向偏差及侧向偏差计算转向角以确保精确跟随参考路径。算法核心在于将车辆简化为两轮差动驱动模型，并通过前后轮偏转角度调整行驶方向。 2. **MATLAB环境**：作为强大的数学计算和编程平台，MATLAB适用于各种科学与工程仿真任务，在此被用来实现Stanley算法的数学模型及控制逻辑。用户可以直接运行代码以观察车辆在虚拟环境中如何根据算法调整轨迹。 3. **文件第11讲_Stanley法**：该文档可能属于一系列教程的一部分，包含用于实现Stanley方法的MATLAB脚本或函数。内容可能包括： - 初始化参数设定（如车长、转向半径）及环境信息定义。 - 路径跟踪功能计算车辆偏差并应用斯坦利公式得出所需转向角。 - 模拟与可视化工具展示车辆运动轨迹，便于观察分析结果。 - 主程序整合上述模块执行路径规划控制，并可能包含参数调整和循环机制以模拟不同场景。 4. **实际应用**：在自动驾驶系统中，Stanley法能够结合GPS、LiDAR等传感器数据实时更新位置信息并计算最佳转向角，确保车辆安全准确地行驶于预设路线之上。 5. **学习与调试**：对于初学者而言，这一MATLAB实现提供了深入理解斯坦利算法及路径规划的宝贵机会。通过修改输入参数观察不同条件下的行为变化有助于深化认知；同时利用其可视化功能可以迅速定位并解决潜在问题。 6. **拓展和优化**：除了基础版Stanley法之外，还可以在此基础上进行改进如引入模糊逻辑或神经网络以适应复杂环境变化，或者结合其他路径规划算法（例如Dijkstra、A*）生成更优参考路线。总之，“路径规划之斯坦利法”的MATLAB实现为理解和应用自动驾驶控制策略提供了重要资源，并有助于进一步科研和工程开发的深入研究与实践。