FPGA实现7段数码管控制程序解析

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资源摘要信息: "FPGA 7段数码管程序详细解析" 本文将详细介绍FPGA (Field-Programmable Gate Array) 使用Verilog硬件描述语言编写的7段数码管程序。7段数码管是一种常用的显示设备,通过控制其上的7个LED段来显示数字或字符。FPGA作为可编程逻辑设备,非常适合用于控制这类外围设备,因为它能够通过编程来实现复杂的逻辑功能。 知识点1: Verilog硬件描述语言基础 Verilog是一种硬件描述语言(HDL),广泛用于电子系统设计,包括FPGA和ASIC的设计。它允许设计师以文本形式描述数字电路系统,包括组合逻辑、时序逻辑、状态机等。在编写FPGA 7段数码管程序时,设计师通常会使用Verilog来描述如何根据输入信号来控制数码管上的LED段。 知识点2: 7段数码管工作原理 7段数码管由7个LED组成,排列成一个“8”字型。每个LED可以独立控制,当对应引脚输入高电平时LED点亮。这些LED段通常被标记为a到g,加上小数点dp,共8个控制信号。通过控制这些LED的开闭状态,可以显示数字0到9,以及一些字母和符号。 知识点3: FPGA编程与接口 FPGA内部有大量的可编程逻辑单元,通过编程可以将这些单元配置成各种逻辑功能,如计数器、多路选择器、译码器等。在7段数码管的应用中,FPGA的输入接口可以接收来自其他电路或处理器的信号,输出接口则连接到数码管的各个LED段。通过适当的编程,可以实现将输入信号转换为数码管上显示数字的逻辑。 知识点4: 数码管显示驱动方法 数码管的驱动方法分为两种:共阴和共阳。在共阴数码管中,所有的LED段阴极连接在一起,通过给各个阳极提供正电压来点亮LED段;而在共阳数码管中,所有LED段的阳极连接在一起,通过给各个阴极提供地线(0V)来点亮LED段。在FPGA程序中,需要根据所使用的数码管类型来编写相应的驱动代码。 知识点5: 数码管显示数字与字符的编码 为了控制7段数码管显示特定数字或字符,需要定义一个编码表。这个编码表指定了每个数字或字符对应于LED段的点亮方式。例如,要显示数字0,可能需要点亮a, b, c, d, e, f这六个段,而关闭g段。对于不同的字符,点亮的LED段也会有所不同。在Verilog程序中,可以通过查找表或硬编码的方式来实现这一映射。 知识点6: FPGA程序设计流程 编写FPGA程序通常遵循以下流程: 1. 需求分析:明确要实现的功能和性能要求。 2. 设计规划:决定模块划分、接口定义和整体架构。 3. 编码实现:使用硬件描述语言如Verilog进行代码编写。 4. 功能仿真:通过仿真软件验证代码逻辑的正确性。 5. 综合与布局布线:将Verilog代码综合成FPGA内部逻辑元件的配置,并进行布局布线。 6. 硬件调试:将配置下载到FPGA中,并在实际硬件上进行测试和调试。 7. 性能优化:根据测试结果进行必要的性能优化。 知识点7: 信号处理与接口控制 在FPGA中,数字信号处理(DSP)和接口控制是非常重要的。对于7段数码管应用,FPGA需要能够处理来自外部的信号,并转换为适当的控制信号来驱动数码管。这可能涉及到各种接口标准,如并行输入输出、串行通信、SPI、I2C等。 总结而言,本文介绍了FPGA及Verilog在实现7段数码管显示控制中的应用,涵盖了硬件描述语言基础、7段数码管工作原理、FPGA编程与接口、数码管显示驱动方法、编码、设计流程以及信号处理等方面的知识点。这些内容对于理解FPGA如何用于控制数码管显示具有重要意义。

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if name == 'main': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 。用另一段代码实现相同功能

2023-05-25 上传

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

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替换掉import cv2,将代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)改成有相同作用的代码

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import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块,实现相同功能

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