基于EPM7064SLC44-10的数码管显示开发板教程

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0 下载量 149 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 223KB RAR 举报
资源摘要信息: "seg.rar_vhdl" 该资源主要关注的是使用VHDL语言在基于EPM7064SLC44-10的FPGA开发板上控制数码管显示0至F(十六进制表示的0到15)。资源旨在帮助初学者学习数字逻辑设计和FPGA编程。 1. VHDL语言知识点 VHDL(VHSIC Hardware Description Language,超高速集成电路硬件描述语言)是一种用于描述电子系统硬件功能的语言,它允许设计师以文本形式描述电子电路的结构和行为。VHDL语言具有丰富的语法结构,包括并发语句和顺序语句,适合于复杂电路的建模。VHDL在数字电路设计领域内是十分重要的技能之一。 2. FPGA开发板知识点 FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)是一种可通过编程来实现特定功能的集成电路。EPM7064SLC44-10是Altera公司(现为Intel FPGA的一部分)生产的一款CPLD(Complex Programmable Logic Device,复杂可编程逻辑设备)。由于其非易失性的编程特性,FPGA在需要重复编程或快速原型设计的场合非常有用。在本资源中,FPGA被用来控制数码管的显示。 3. 数码管显示控制知识点 数码管是一种显示设备,用于显示数字和某些字符,它由若干个发光二极管(LED)组成,排列成特定的形状。在本资源中,使用VHDL编程控制FPGA来驱动数码管显示从0到F的十六进制数字。这涉及到对数码管的每个段(segment)进行精确的控制,每个段代表数码管上的一个部分,通过点亮或熄灭不同段来显示不同的数字和字母。 4. 开发板实践对初学者的意义 该资源强调了对初学者的实践帮助,初学者通过具体的项目来学习VHDL和FPGA的基础知识。项目实践中,初学者会接触到以下知识点: - 数字系统设计基础:了解数字电路的基础和如何使用硬件描述语言来表达它们。 - VHDL编程基础:学习如何使用VHDL编写代码来描述电路的行为和结构。 - 硬件实验调试:使用硬件工具(如逻辑分析仪、数字万用表等)调试电路。 - 项目开发流程:从设计到实现的整个流程,包括编写代码、仿真、综合、配置FPGA等步骤。 - 问题解决能力:在实际操作中遇到问题时如何查找资料、分析问题和解决问题。 5. 资源文件解读 根据文件名"seg.rar_vhdl",可以推测这个文件包含有关项目的所有必要材料,包括源代码、项目文件等。文件名中的"seg"可能代表项目中的数码管部分。"rar"表示这是一个使用WinRAR压缩的文件。由于文件是压缩包,因此可能还包含了其他辅助文件,如项目说明文档、仿真结果、引脚分配图等。 6. 网站信息的解读 文件列表中的"***.txt"可能是一个文本文件,包含了指向中国软件开发者社区***的链接或相关信息。***是一个提供编程资源下载和分享的平台,对于寻找学习资料和交流经验非常有用。 总结:该资源为初学者提供了一个实践项目,通过VHDL编程控制FPGA开发板上的数码管显示,帮助他们理解硬件描述语言的设计流程和方法。通过此项目,初学者将能够学习到VHDL编程、数字系统设计、硬件调试等重要技能,为未来的电子设计工作打下坚实的基础。

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) 将代码中的 使用cv2模块的代码替换掉,给出一整段完整代码,实现相同功能

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