PIC16F628A中文数据手册:8位CMOS单片机详解

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"PIC16F628A_中文数据手册.pdf" 这篇中文数据手册详细介绍了Microchip Technology Inc.生产的8位CMOS闪存单片机PIC16F627A/628A/648A,其中特别关注了PIC16F628A型号。这款微控制器采用了纳瓦技术,这是一种先进的低功耗工艺,使得它在能源效率方面表现出色,适用于电池供电或者能量受限的应用。 手册中包含了关于PIC16F628A的完整规格,包括它的内部结构、功能特性、引脚配置、寄存器描述、指令集以及编程和接口选项。这款微控制器拥有内置的Flash存储器,允许用户进行在系统编程(ISP),方便代码的开发、调试和更新。 具体来说,PIC16F628A具有以下几个主要特点: 1. **8位CPU**:基于精简指令集计算机(RISC)架构,提供高效能计算能力。 2. **闪存程序存储器**:可多次编程的非易失性存储器,用于存储用户应用程序。 3. **EEPROM**:用于存储用户数据,即使在电源断开后也能保持数据。 4. **RAM**:工作内存,用于运行时的数据存储。 5. **I/O端口**:多个可配置的输入输出引脚,支持数字信号处理和控制功能。 6. **定时器和计数器**:如Timer0、Timer1和Counter,用于定时和脉冲处理任务。 7. **振荡器选项**:内建振荡器和时钟电路,支持不同类型的外部时钟源。 8. **模拟功能**:包括比较器和模数转换器(ADC),可用于处理模拟信号。 9. **串行通信**:如SPI、I²C或UART,实现与其他设备的通信。 10. **低功耗模式**:如休眠和空闲模式,以减少待机时的电流消耗。 手册还强调,虽然提供了中文版以方便理解,但建议开发者参考英文原版文档以获取最准确的信息。Microchip Technology Inc.对文档中的翻译错误或误导性信息不承担责任,并明确表示不对产品的使用效果、质量、性能等做出任何明示或暗示的保证。 此外,Microchip Technology Inc.提醒用户,使用其产品设计生命维持系统的关键组件需谨慎,因为公司不会对此类应用的失败承担任何责任。所有Microchip的产品都受知识产权保护,未经许可,不得用于非法或未经授权的活动。 手册中提到的商标如dsPIC、MPLAB、PICmicro等都是Microchip的注册商标,显示了该公司的产品系列和技术生态系统。手册的其他部分可能包含软件工具、开发板、应用实例和编程工具的介绍,帮助开发者更好地理解和使用PIC16F628A微控制器。

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