PIC12F510/16F506中文数据手册 - Microchip单片机

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"PIC12F510-16F506_中文数据手册.pdf" 这份PDF数据手册详细介绍了PIC12F510和16F506这两款8位微控制器,由Microchip Technology Inc.发布。手册为中文版,方便中国用户阅读理解,同时也提醒读者不要忽略英文部分,因为英文版包含了更多关于产品性能和技术细节的重要信息。 PIC12F510和16F506是8引脚的单片机,属于Microchip的低引脚数系列,拥有8位处理能力。它们集成了闪存存储器,适用于各种嵌入式控制应用。数据手册通常会包含以下关键内容: 1. **器件概述**:介绍微控制器的基本特性和功能,如CPU架构、内存配置(如程序存储空间、RAM)、输入/输出端口(I/O)、定时器、计数器、中断系统等。 2. **电气特性**:列出微控制器的工作电压范围、电流消耗、电源管理选项等电气参数,以确保设计时满足硬件要求。 3. **封装和引脚排列**:描述了芯片的物理封装形式和各引脚的功能,帮助工程师进行PCB布局。 4. **指令集**:详述了微控制器支持的指令集,包括每条指令的操作、周期和用途,是编程的基础。 5. **开发工具**:可能会提及Microchip的开发工具,如MPLAB IDE和PICkit,以及编程器和仿真器,用于编写、调试和烧录代码。 6. **应用示例**:提供一些典型的应用场景和电路设计,帮助开发者快速上手。 7. **限制与责任声明**:手册中明确指出,Microchip不对因使用手册信息或器件产生的任何问题承担责任,特别是对于生命维持和生命安全应用,风险由购买者承担。同时,Microchip的知识产权受到法律保护,未经许可,不能转让任何许可证。 8. **商标与版权**:列出了Microchip的相关商标和版权信息,强调了Microchip在微控制器领域的品牌价值。 在实际使用中,开发者需要结合此手册与Microchip的英文原版文档一起参考,确保设计方案符合微控制器的技术规格,并遵循所有的安全和法律要求。对于涉及生命安全的项目,额外的安全评估和验证是必要的。此外,开发者还需要了解Microchip的软件开发环境和流程,以便高效地开发和调试基于PIC12F510和16F506的嵌入式系统。

import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误: cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

2023-06-07 上传