Python+OpenCV：图片文字分割的改造与I2C编程实战

在本篇文章中，作者探讨了如何利用Python和OpenCV库实现图片文字的分割，但主要的焦点并不是在编程语言上，而是转向了硬件接口技术，特别是I2C通信协议在实际应用中的使用。文章标题提到的"修改代码"部分，实际上涉及的是从字节级操作转换到针对EEPROM（电可擦除只读存储器）的页面级操作，这是因为在I2C通信中，EEPROM的数据存储不是按字节逐个读写的，而是以预定义的页面为单位进行。 首先，作者提到了AT24C02/4/8/16这种常见EEPROM的页面读写格式，强调了页面与字节格式的区别。页面操作要求明确指定数据的起始地址，后续的8个字节依次对应这个地址范围内的存储单元。这涉及到数据传输的地址计算，以及在编程中如何调整以适应这种连续的地址空间。 在I2C通信中，作者分享了自己的学习心得，解释了I2C协议的背景，包括它与其他串行总线（如UART和SPI）的对比。I2C是一种同步通信协议，使用两条线（SCL和SDA），支持双向数据传输，特别适合在同一板卡上的近距离通信。作者强调了I2C时序的重要性，即正确遵循协议中规定的数据格式，包括起始、停止、读写命令等，这对于确保数据准确无误地写入和读出EEPROM至关重要。 对于该I2C实例，其核心功能是通过I2C总线控制EEPROM，即发送数据到存储器并读取数据，这要求开发者不仅熟悉Python编程，还要对I2C通信的硬件操作和协议细节有深入理解。理解了这些之后，才能有效地将图像处理的逻辑与I2C交互结合起来，实现图片文字的分割，并将其存储在EEPROM中。 因此，本文的关键知识点主要包括： 1. I2C协议的理解与应用，包括数据格式、地址计算和时序管理。 2. 如何在Python中结合OpenCV进行图片处理，然后通过I2C将处理结果存储在EEPROM中。 3. 从字节级操作向页面级操作的代码修改，以适应EEPROM的特性。 4. 对于初学者，如何通过实际项目学习和调试I2C通信，提升硬件与软件集成的能力。