本项目介绍如何利用C语言编程,在LCD12864显示屏上展示汉字及各种图案。通过详细代码示例与操作步骤,帮助用户掌握该技术的应用方法。
下面是经过处理后的代码段落:
```c
/********************************************************/
void chn_disp(unsigned char *tab){
unsigned int i;
for(i=0; i<32*64; ++i)
P1 = tab[i];
}
void chn_disp1(unsigned char *tab) {
unsigned int i;
for (i = 0; i < 32 * 64 / 8; ++i) {
chk_busy();
wr_lcd(0, 0x40); // set DDRAM address
P1 = tab[i];
}
}
void init_lcd(void){
RS=RW=E=P2=P3=0;
delay(5);
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
chk_busy();
wr_lcd(0, 0x30); // initialization
E = 1;
E = 0;
delay(24);
}
chk_busy();
wr_lcd(0, 0x3c); // function set: DL=8bit, N=64*32 mode, F=5*7 dots font
chk_busy();
wr_lcd(0, 0x1f); // display on/off control: D=on, C=B(on), DCB(all)
chk_busy();
wr_lcd(0, 0x6c); // entry mode set: I/D=-1 (dec.), S=0
}
void clrram(void){
wr_lcd(0, 0x38);
wr_lcd(0, 0x2f);
wr_lcd(0, 0x45);
chk_busy();
wr_lcd(1, 0xc6); // set DDRAM address to zero
}
void clrram(void){
wr_lcd(1, 0x3c); // clear display
}
void delay(uint us) {
while(us--);
}
void main(){
SP=0x5f;
init_lcd();
while(1){
chn_disp(tab2);
clrram();
img_disp(tab4);
delay1 (8000); //delay for a long time
}
}
```
请注意,提供的代码段落中没有包含联系方式、链接或其他敏感信息。处理后的版本保持了原有的功能和意图不变。
以下是补充的其他函数:
```c
void clrram(void){
wr_lcd(1, 0x3C); // clear display command
}
void chk_busy(void) {
P0 = 0xff;
RS = 0;
RW = 1;
E = 1;
while (busy == 1);
E = 0;
}
void delay(uint us){
while(us--);
}
void delay1(uint ms){
uint i, j;
for(i=0;i
优质
本项目采用C语言结合OpenCV库,实现了高效的图像拼接算法。通过图像检测、特征匹配及变换矩阵计算等步骤,将多张图片无缝拼接成一张全景图。
基于OpenCV的图像拼接C代码及配套PPT资料提供了一种实现图像无缝连接的方法和技术细节。这些资源包括了从预处理到最终输出的所有步骤,并详细解释了使用OpenCV库进行图像处理的具体方法。通过提供的代码示例,开发者可以更深入地理解如何利用OpenCV的功能来完成复杂的图像拼接任务。
优质
本项目采用C语言结合OpenCV库,实现了图像锐化功能。通过增强图像边缘细节,提高图片清晰度,适用于图像处理和计算机视觉领域。
这段文字包含了一些代码示例以及相关的讲解PPT。
优质
本项目采用C语言结合OpenCV库函数实现图像处理中的增强技术,包括对比度调整、亮度调节及Gamma矫正等方法,旨在提升图像质量与视觉效果。
基于OpenCV的图像增强C代码及PPT资料提供了一套完整的解决方案来提升图像质量。这些资源涵盖了从基本到高级的各种图像处理技术,并且提供了详细的实现步骤和示例,非常适合学习与研究使用。
优质
本文章详细介绍如何在React项目中利用react-intl库实现国际化的解决方案及多语言切换功能,助力开发者轻松构建全球化应用。
本段落主要介绍了如何使用react-intl实现React的国际化多语言功能,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中需要进行国际化的读者来说具有参考价值。希望对大家有所帮助。
优质
YUV OSD叠加技术是指在视频信号处理中,将文字、图像等信息以透明或不透明的方式嵌入到原始视频流中的方法,广泛应用于电视广播和监控系统。
在数字视频处理领域,YUV OSD叠加是一种常用技术,用于向视频画面添加操作系统显示(On-Screen Display)信息,如时间码、文字字幕、频道标识等。本段落将深入探讨YUV颜色空间、OSD的概念以及如何实现这两者的叠加。
首先了解YUV颜色空间。在PAL和NTSC电视系统中广泛使用的YUV是一种视频编码中的色彩模型,它把图像分为亮度(Y)和两个色差分量(U和V),以减少带宽需求并适应于电视传输。其中,Y代表了亮度信息,而U、V则分别表示相对于亮度的蓝色与红色偏移值,用于恢复颜色信息。不同的采样率如4:2:0, 4:2:2 和 4:4:4 影响图像质量和带宽占用。
OSD(On-Screen Display)是指视频流中显示的各种图形、文本或图像的交互式或非交互式的元素,例如时间日期信息、频道名称和播放状态等。在视频处理过程中,这些数据通常被叠加到原始视频之上,并不改变其内容本身,用户可以随时查看而无需离开当前界面。
YUV OSD叠加是指将OSD信息(如文本、图标)合并至YUV颜色空间的视频帧中。这包括以下关键步骤:
1. **坐标定位**:确定OSD元素在画面中的位置,通常通过指定左上角和右下角像素来实现。
2. **颜色转换**:如果原始数据是RGB格式,则需要将其转化为YUV以匹配视频帧的数据类型。此过程可通过特定的色彩空间变换矩阵完成。
3. **透明度处理**:为了使OSD元素与背景自然融合,通常使用阿尔法通道(Alpha Channel)来控制其透明性。例如,0表示完全透明而255则代表不透明状态。
4. **像素混合**:利用YUV颜色模型和阿尔法值对原始视频帧中的每个像素进行逐个处理,以实现OSD元素与背景的融合效果。
5. **输出合并**:将经过处理后的YUV数据写入新的视频帧中,从而生成包含OSD信息的新视频流。
在实际应用开发过程中,这一技术可以通过编程语言如C++、Python等结合多媒体库(例如FFmpeg或OpenCV)来实现。开发者需要具备图像处理及色彩空间转换方面的知识才能有效地完成YUV OSD叠加任务。
通过理解和掌握这项技术,我们可以在诸如视频编辑器和媒体播放软件等领域创造更加丰富且交互性强的视频内容。