红、黄、绿三组LED灯循环闪亮，变化规律是：红－红绿－绿－黄绿－黄－黄红－全亮－红...，如此循环，产生“流水”般的效果； 指标要求： 流水的速度由快到慢，再由慢到快。 彩灯白天不亮，晚间自动亮。proteus80C51设计过程

1. 硬件设计：
首先需要将80C51单片机与三组LED灯连接起来。使用三个输出口分别控制红、黄、绿三组LED灯的亮灭，一个输入口接收光敏电阻作为光感器，判断是否到了晚间。

2. 软件设计：
首先需要定义LED灯的亮灭规律：红－红绿－绿－黄绿－黄－黄红－全亮－红，这可以通过数组来实现。然后需要定义流水的速度，可以采用定时器中断来实现流水速度的调节。最后需要判断当前时间是否为晚间，如果是，则自动启动流水灯效果。

3. Proteus仿真：
使用Proteus软件进行仿真，将80C51单片机与LED灯、光敏电阻等元件连接起来，进行流水灯效果的调试和测试。

需要注意的是，流水灯效果的调节需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的效果。

相关问题

写ARDUINO适用于 uno r3开发板的程序，通过光控控制黄红绿LED灯，并在液晶显示屏显示实时时间，并让舵机转动

好的，以下是一个简单的 ARDUINO 程序，可以通过光敏电阻控制三个 LED 灯的亮灭，同时在液晶显示屏上显示实时时间，最后让一个舵机旋转：

#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>
#include <Servo.h>

#define RED_LED 9
#define YELLOW_LED 10
#define GREEN_LED 11
#define LIGHT_SENSOR A0

LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2);
Servo myservo;

void setup() {
  pinMode(RED_LED, OUTPUT);
  pinMode(YELLOW_LED, OUTPUT);
  pinMode(GREEN_LED, OUTPUT);
  myservo.attach(3);
  lcd.init();
  lcd.backlight();
}

void loop() {
  int light_value = analogRead(LIGHT_SENSOR);
  int hour = hour();
  int minute = minute();
  int second = second();
  lcd.setCursor(0, 0);
  lcd.print("Time: ");
  lcd.print(hour);
  lcd.print(":");
  lcd.print(minute);
  lcd.print(":");
  lcd.print(second);
  if (light_value < 300) {
    digitalWrite(RED_LED, HIGH);
    digitalWrite(YELLOW_LED, LOW);
    digitalWrite(GREEN_LED, LOW);
    myservo.write(90);
  } else if (light_value >= 300 && light_value < 700) {
    digitalWrite(RED_LED, LOW);
    digitalWrite(YELLOW_LED, HIGH);
    digitalWrite(GREEN_LED, LOW);
    myservo.write(0);
  } else {
    digitalWrite(RED_LED, LOW);
    digitalWrite(YELLOW_LED, LOW);
    digitalWrite(GREEN_LED, HIGH);
    myservo.write(180);
  }
  delay(1000);
}

注意，这段代码默认使用 I2C 接口的液晶显示屏和舵机。如果使用其他型号或者接口的液晶显示屏或舵机，请相应地修改代码。另外，光敏电阻的阈值需要根据实际情况调整。

要黑白蓝青绿黄红的占比

好的，以下是一段用于统计图像黑白蓝青绿黄红颜色占比的 OpenCV 代码，具体注释已经在代码中标明：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread("your_image_path")
# 将图像转换为 HSV 颜色空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义颜色范围
lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([180, 255, 46])
lower_white = np.array([0, 0, 221])
upper_white = np.array([180, 30, 255])
lower_blue = np.array([100, 50, 50])
upper_blue = np.array([130, 255, 255])
lower_cyan = np.array([80, 50, 50])
upper_cyan = np.array([100, 255, 255])
lower_green = np.array([35, 50, 50])
upper_green = np.array([77, 255, 255])
lower_yellow = np.array([26, 43, 46])
upper_yellow = np.array([34, 255, 255])
lower_red1 = np.array([0, 43, 46])
upper_red1 = np.array([10, 255, 255])
lower_red2 = np.array([156, 43, 46])
upper_red2 = np.array([180, 255, 255])

# 获取颜色区域掩膜
mask_black = cv2.inRange(hsv_img, lower_black, upper_black)
mask_white = cv2.inRange(hsv_img, lower_white, upper_white)
mask_blue = cv2.inRange(hsv_img, lower_blue, upper_blue)
mask_cyan = cv2.inRange(hsv_img, lower_cyan, upper_cyan)
mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)
mask_yellow = cv2.inRange(hsv_img, lower_yellow, upper_yellow)
mask_red1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_red1, upper_red1)
mask_red2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_red2, upper_red2)
mask_red = cv2.bitwise_or(mask_red1, mask_red2)

# 统计颜色像素占比
total_pixels = mask_black.shape[0] * mask_black.shape[1]
black_pixels = np.sum(mask_black == 255)
white_pixels = np.sum(mask_white == 255)
blue_pixels = np.sum(mask_blue == 255)
cyan_pixels = np.sum(mask_cyan == 255)
green_pixels = np.sum(mask_green == 255)
yellow_pixels = np.sum(mask_yellow == 255)
red_pixels = np.sum(mask_red == 255)
black_ratio = black_pixels / total_pixels
white_ratio = white_pixels / total_pixels
blue_ratio = blue_pixels / total_pixels
cyan_ratio = cyan_pixels / total_pixels
green_ratio = green_pixels / total_pixels
yellow_ratio = yellow_pixels / total_pixels
red_ratio = red_pixels / total_pixels

# 输出结果
print("Black Ratio:", black_ratio)
print("White Ratio:", white_ratio)
print("Blue Ratio:", blue_ratio)
print("Cyan Ratio:", cyan_ratio)
print("Green Ratio:", green_ratio)
print("Yellow Ratio:", yellow_ratio)
print("Red Ratio:", red_ratio)

需要注意的是，上述代码中的颜色范围是根据颜色在 HSV 颜色空间中的范围定义的，如果需要统计其他颜色，需要调整对应的颜色范围。