单片机LCD驱动及字符点阵生成器项目分享

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资源摘要信息: "LCD点阵生成器是一个特定用途的工具,它用于创建LCD(液晶显示器)上显示的字符和图形的点阵数据。在单片机应用中,这一点尤其重要,因为单片机的显示接口通常需要原始的点阵数据来进行显示操作。LCD点阵生成器和相关的单片机底层驱动程序是嵌入式系统开发中不可或缺的部分,它们使得开发者能够轻松地将文本或图形显示在LCD屏幕上。" LCD点阵生成器的工作原理是将输入的字符或图形转换为点阵数据。这个过程通常涉及到将字符或图形分解成一个由小点(像素)组成的网格。每个点可以被表示为一个二进制值,指示该点是否应该被点亮以形成相应的字符或图形。生成的点阵数据随后可以被编程写入单片机的内存中,并通过单片机的LCD驱动程序输出到LCD显示器上。 LCD点阵生成器常用于需要定制显示内容的应用中,例如仪器仪表、家用电器、车载系统等。单片机LCD驱动程序则是LCD点阵生成器的核心,它负责控制和管理LCD显示器与单片机之间的数据流和指令执行。单片机发送正确的命令和数据到LCD驱动器,从而精确地控制每个像素的亮灭,以展示所需的字符或图像。 单片机的LCD驱动程序通常需要处理多个层面的任务,包括初始化LCD屏幕、设定显示参数、提供字符和图形的点阵数据等。LCD点阵生成器则简化了这一过程,使得开发者可以快速生成所需的点阵数据,并且能够轻松地集成到他们的项目中去。 项目完成后的文件提供了实际代码示例(display.c),可能包括了LCD初始化代码、字符点阵数据定义、字符点阵生成函数等。文件“复件 字符点阵形成”可能是用来说明如何从字符生成点阵图案的示例。另外,“***.txt”文件可能是一个文本说明文件,提供项目信息、使用说明或在线资源链接,这有助于用户更好地理解和使用提供的代码和工具。 综合以上信息,这份资源为开发人员提供了一套LCD显示解决方案,涵盖了从字符生成到点阵数据转换,再到单片机LCD驱动程序的完整流程。开发人员可以利用这些工具和代码,快速地为他们的嵌入式应用设计和实现个性化的用户界面。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层,并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

2023-05-17 上传