富士通单片机LCD控制初始化与段开关方法研究

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0 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 178KB RAR 举报
资源摘要信息: "富士通单片机LCD控制初探与应用" 富士通单片机是一种广泛应用于嵌入式系统的微控制器,特别在需要精确控制和低功耗的应用场合。MB902420系列是富士通公司生产的一款单片机,它内置了LCD控制器,可以方便地用于显示驱动。在这个文件中,我们将深入探讨如何初始化MB902420系列单片机的LCD控制器,以及如何使用内部电阻分压器和不同的偏置方法来控制LCD段的开关。 首先,让我们理解LCD控制器的初始化过程。在MB902420系列单片机中,LCD控制器的初始化涉及到设置偏置和占空比。偏置决定着液晶显示的对比度和可视角度,而占空比则影响着显示的亮度和响应速度。在标题中提到的"1/2 bias"和"1/2 duty",分别指定了半偏置和半占空比模式。半偏置意味着施加到LCD段的电压是电源电压的一半,这有助于减少功耗并提供足够的对比度。而半占空比则表示在任何给定时间只有一定比例的段被激活,这可以进一步降低功耗,并确保显示内容的稳定性。 在初始化过程中,内部电阻分压器的使用也是关键一步。通过内部电阻分压器可以实现LCD段的电压调节,从而调整显示的亮度和对比度。电阻分压器提供了一个方便的电压基准,使得开发者无需外部电路就能调节LCD的显示效果。 描述中提到的"some different methods are shown, how segments can be swicthed on/off",说明了文件将展示多种控制LCD段开关的方法。这可能包括了直接编程控制、使用定时器中断控制以及通过其他外设接口控制等。每种方法都有其特定的应用场景,开发者可以根据实际项目需求来选择最合适的控制策略。 LCD控制器的编程通常涉及对特定的寄存器进行配置,包括配置LCD驱动电压、时钟频率、显示数据等。开发者需要根据富士通官方提供的技术文档,使用正确的寄存器地址和设置值来编写代码,以确保LCD能够正确地显示所需的信息。 在了解了以上背景知识后,我们可以从文件提供的压缩包名称“***.txt”中推断出,这个压缩包可能包含一些技术文档或者示例代码,而“LCD”则直接提示了内容与LCD显示相关的技术细节。虽然具体的文件内容没有给出,但我们可以合理推测,这些文件可能包含对于如何在富士通MB902420单片机上初始化LCD控制器、设置偏置、占空比、以及如何控制段的开关等操作的详细说明和代码示例。 总结起来,本文件将为开发者提供关于富士通单片机MB902420系列LCD控制器的深入知识,包括LCD控制的初始化、偏置和占空比设置,以及内部电阻分压器的使用和段控制方法。这些知识对于在嵌入式系统中实现稳定、高效、低功耗的LCD显示有着重要的意义。

import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage import img_as_float # 定义超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 A 和 B img_a = cv2.imread('img_a.jpg') img_b = cv2.imread('img_b.jpg') # 对图像 A 进行超像素分割,并获取每个超像素块的像素范围 segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5) pixel_ranges = [] for i in range(num_segments): mask = (segments_a == i) indices = np.where(mask)[1] pixel_range = (np.min(indices), np.max(indices)) pixel_ranges.append(pixel_range) # 将像素范围应用到图像 B 上实现超像素分割 segments_b = np.zeros_like(segments_a) for i in range(num_segments): pixel_range = pixel_ranges[i] segment_b = img_b[:, pixel_range[0]:pixel_range[1], :] segment_b = torch.from_numpy(segment_b.transpose(2, 0, 1)).unsqueeze(0).float() segment_b = F.interpolate(segment_b, size=(img_b.shape[0], pixel_range[1] - pixel_range[0]), mode='bilinear', align_corners=True) segment_b = segment_b.squeeze(0).numpy().transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8) gray = cv2.cvtColor(segment_b, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) segments_b[np.where(mask)] = i # 可视化超像素分割结果 fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_a, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_a)) ax = fig.add_subplot(1, 2, 2) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(img_b, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_b)) plt.axis("off") plt.show(),上述代码中segments_a = slic(img_as_float(img_a), n_segments=num_segments, sigma=5)出现错误:ValueError: Cannot convert from object to float64.

2023-05-30 上传