C语言实现PRC单片机串口通信程序开发教程

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0 下载量 90 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 9KB RAR 举报
资源摘要信息:"PRC-Serial-communication.rar_thusa79" 知识点详细说明: 1. PRC单片机: PRC单片机可能是指某种特定的单片机型号或系列,但根据上下文提供的信息,可以推断PRC指的是单片机(Processor)的串口通信功能。单片机是一种集成的微处理器,广泛应用于嵌入式系统和小型电子设备中,用于控制各种电子设备的操作。 2. 串口通信: 串口通信是计算机与外部设备间的一种常见的通信方式,属于串行通信的一种形式。在串行通信中,数据是逐位按顺序进行传输的,而不是像并行通信那样多位同时进行传输。串口通信通常使用的是RS-232标准,用于远距离通信时可能采用RS-485或RS-422标准。在嵌入式系统和单片机应用中,串口通信是一种非常基础且重要的通信方法,可以用于程序的调试、数据的传输等。 3. C语言编程: C语言是一种广泛使用的编程语言,特别是在嵌入式系统开发中,它被广泛采用因为C语言相对接近硬件,且具有较好的执行效率。C语言允许程序员进行内存操作、指针运算等,这些都是嵌入式系统编程中非常重要的特性。 4. 单片机编程开发: 单片机编程开发通常涉及硬件接口的控制、中断处理、定时器、串口通信等。开发者需要熟悉单片机的硬件架构和寄存器配置,才能编写出适合特定硬件平台的程序代码。C语言在这里用于直接操作硬件寄存器来实现特定的功能。 5. 可实现PRC单片机的串口通信功能: 该程序的开发目标是实现PRC单片机的串口通信功能,这意味着程序能够控制单片机的串口与其他设备进行数据交换。功能实现可能包括初始化串口配置(比如波特率、数据位、停止位和校验位的设置)、发送数据、接收数据以及处理串口中断等。 6. 编程实现串口通信的一般步骤: - 配置单片机的串口相关寄存器,包括设置波特率发生器、数据格式和工作模式。 - 初始化串口工作参数,如波特率、数据位数、停止位数和校验方式等。 - 编写数据发送函数,用于将数据通过串口发送到外部设备。 - 编写数据接收函数,用于接收外部设备通过串口发送过来的数据。 - 实现串口通信中断服务程序,处理数据接收和发送的中断请求。 - 对接收到的数据进行解析,执行相应的处理逻辑。 7. 压缩包子文件的文件名称列表: 文件名称列表中仅给出了一个名为“lesson5”的文件名,无法提供关于此文件的具体内容,但可以推测该文件可能包含本教学内容的第5课,与串口通信编程实践相关的教学视频、讲义、示例代码或练习题等。 综上所述,该资源涉及的技术点包括了单片机的基础知识、C语言在嵌入式系统开发中的应用、以及串口通信编程的核心步骤和技巧。对于从事嵌入式系统开发和单片机应用的工程师来说,掌握这些知识点至关重要。

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度方向: x sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) # 膨胀 dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if (area < 7500): continue eps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True) rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 6 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\gzy\Pictures\Saved Pictures\xiaoguotu.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请简单描述一下该代码是如何实现车牌检测功能的

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