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
时间: 2023-06-26 16:08:42 浏览: 83
1. 确定硬件连接
需要连接三个LED灯,分别为红、黄、绿,每个LED灯都需要连接到8051单片机的一个IO口上。同时,需要连接一个晶振和两个电容,构成8051单片机的时钟电路。
2. 编写程序
程序主要实现LED循环闪亮,并且速度由快到慢再由慢到快的变化。程序的基本思路是设置一个计数器,每隔一段时间改变LED的状态。当计数器达到一定值时,改变闪烁速度,即改变计数器的值。
3. 编译程序
将编写好的程序使用Keil C51编译器进行编译,生成HEX文件。
4. 加载HEX文件
使用Proteus软件,将编译好的HEX文件加载到8051单片机模块中。
5. 仿真运行
在Proteus软件中,进行仿真运行,观察LED的闪烁效果是否符合要求。
6. 调试程序
如果LED的闪烁效果不符合要求,需要对程序进行调试,找出问题所在并进行修改,直到达到预期的效果。
7. 测试硬件
在实际使用中,需要对硬件进行测试,确保LED的闪烁效果符合要求,并且能够自动亮起。如果存在问题,需要进行排查并进行修复。
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:
```c++
#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:
```python
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。