1. 介绍 Video的显示离不开LCD, 所以这里简单介绍一下LCD的接口和RGB LCD的全称是Liquid Crystal Display 的简称, 即液晶显示器LCD目前已经取代CRT, 成为TV.PC等的标配 2. 接口类型 首先我们以传递的信号类型来区分主要有两大类:- 模拟信号:    - VGA: Video Graphics Array- 数字信号   - TTL: Transistor Transisor Logic   - LVDS: Low Voltage Differe

1. 背景知识 在多媒体的推动下,彩色LCD越来越多地应用到嵌入式系统中,PDA和手机等大多都采用LCD作为显示器材,因此学习LCD的应用很有实际意义! LCD工作的硬件需求:要使一块LCD正常的显示文字或图像,不仅需要LCD驱动器,而且还需要相应的LCD控制器.在通常情况下,生产厂商把LCD驱动器会以COF/COG的形式与LCD玻璃基板制作在一起,而LCD控制器则是由外部的电路来实现,现在很多的MCU内部都集成了LCD控制器,如S3C2410/2440等.TQ2440是采用了S3C2440,S

<简介> a:什么是液晶 物质一般有三态,固态,气态,和液态.这只是一种比较大致的划分,但是有些物质介于液体和固体之间——液晶.一般固体的分子或原子都由固定的排列方式,但是液晶介于固体和液体之间,具有流动性和排列性,可以用磁场来改变液晶的排列方式. b:LCD背光 场致发光(Electro-Luminescent),寿命5000-10000小时,常用于小型灰度LCD(俗称黑白) 冷阴极荧光灯(cold cathode fluorecsent lamp),寿命超过250000小时(原理:对填充惰

背景知识 在多媒体的推动下,彩色LCD越来越多地应用到嵌入式系统中,PDA和手机等大多都采用LCD作为显示器材,因此LCD的应用很有实际意义! LCD工作的硬件需求:要使一块LCD正常的显示文字或图像,不仅需要LCD驱动器,而且还需要相应的LCD控制器.在通常情况下,生产厂商把LCD驱动器会以COF/COG的形式与LCD玻璃基板制作在一起,而LCD控制器则是由外部的电路来实现,现在很多的MCU内部都集成了LCD控制器,如S3C2410/2440等.如S3C2410通过LCD控制器就可以产生LCD

LCD的接口有多种,分类很细.主要看LCD的驱动方式和控制方式,目前手机上的彩色LCD的连接方式一般有这么几种:MCU模式,RGB模式,SPI模式,VSYNC模式,MDDI模式,DSI模式.MCU模式(也写成MPU模式的).只有TFT模块才有RGB接口. 但应用比较多的就是MUC模式和RGB模式,区别有以下几点: 1.MCU接口:会解码命令,由timing generator产生时序信号,驱动COM和SEG驱器. RGB接口:在写LCD register setting时,和MCU接口没有区别.

LCD接口类型: 1.首先我们以传递的信号类型来区分主要有两大类:- 模拟信号: - VGA: Video Graphics Array- 数字信号 - TTL: Transistor Transisor Logic - LVDS: Low Voltage Differential Signaling - TMDS: Transition Minimized Differential Signal 2.其次我们以硬件接口连接方式来区分主要有以下几种模式: -MCU模式 -RGB模式 -SPI模式

Kinect SDK 读取彩色.深度.骨骼信息并用OpenCV显示 一.原理说明 对于原理相信大家都明白大致的情况,因此,在此只说比较特别的部分. 1.1 深度流数据: 深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离, 注意是平面到平面距离,并不是到摄像机的斜线距离(以毫米为单位). Kinect中深度值最大为4096mm,0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉.微软建议在开发中使用1220mm

目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 STC8H开发(四): FwLib_STC8 封装库的介绍和使用注意事项 STC8H开发(五): SPI驱动nRF24L01无线模块 STC8H开发(六): SPI驱动ADXL345三轴加速度检测模块 STC8H开发(七

本文章会详细的介绍RGB颜色空间与RGB三色中色调.饱和度.亮度之间的关系,最后会介绍HSV颜色空间! RGB颜色空间 概述 RGB颜色空间以R(Red:红).G(Green:绿).B(Blue:蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式. RGB三原色起源于上世纪初1809年Thomas Young提出视觉的三原色学说,随后Helmholtz在1824年也提出了三原色学说:即:视网膜存在三种视锥细胞,分别含有对红.绿.蓝三种光线敏感的视色素,当一定波长的

作者:Cascade链接:https://www.zhihu.com/question/21231074/answer/20701124来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么.现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子. 大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体.显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有

转自:http://blog.csdn.net/honghaier/article/details/8068895 当一张图片被加载到内存后,它是以纹理的形式存在的.纹理是什么东西呢?纹理就是一块内存,这块内存中存放的是按照指定的像素格式填充的图片像素信息.它被最终作为三角面着色所依据的数据源. 我们来看一下cocos2d-x中的libcocos2d库,其下有许多目录,找到textures展开,可以看到有CCTexture2D,CCTextureAtlas,CCTextureCache,CCTe

文章转自http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/16106271 Kinect中深度值最大为4096mm (0x0fff) 微软建议在开发中使用1220mm~3810mm范围内的值. USHORT    realDepth = (depthID & 0xfff8) >> 3; //提取距离信息,高13位 USHORT    player =  depthID & 0x07 ;  //提取ID信息,低3位 在对OpenCV进行

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -

XMove是我和几个死党从2010年开始开发的一套人体动作捕捉系统,软硬件全部自行开发,投入了大量的精力,历经三年,发展四个版本. 今年春节回到老家,翻出了2011年春节时焊电路用过的松香和和硬盘角落里的代码.感慨万分,遂有此文.文章过长,分为两部分,本文为2010-2011年,XMove从第一代到第三代的故事. 诞生于考研的第一代 保研尚未确定,我挤在考研自习室里非常无趣,看到了一篇关于加速度传感器的新闻.也许是弥漫在空中的泡面味和臭脚味刺激到了我,我灵光一现,想到了利用这种传感器开发游戏控制

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

前言 项目算法需求,需要将RGB彩色图像转换为灰度图像,算法原理是很简单的,但是对于刚接触FPGA的宝宝来说,进行时序的设计和调试还是不那么容易的,为了省事儿,就按照上一篇中值滤波(http://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/5577898.html)的结构进行设计.开始的开始,只能根据已经做好的设计照葫芦画瓢,否则调试还是很繁琐的,主要是因为目前还是掌握不了时序设计的精髓和思路,慢慢来吧. 实验步骤: 1.实验原理介绍: 2.编写各模块的代码: 3.调试仿真,并

文档中是这么写的: Flags specifying the color type of a loaded image: CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH - If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.CV_LOAD_IMAGE_COLOR - If set, always convert image to t

split函数的主要功能是把一个彩色图像分割成3个通道,方便进一步的图像处理,具体说明如下: split Divides a multi-channel array into several single-channel arrays.C++: void split(const Mat& mtx, Mat* mv)C++: void split(const Mat& mtx, vector& mv) 其实还有一个函数merge可以实现相反的操作,简单说明如下: merge Comp

中值滤波(median filter)在数字图像处理中属于空域平滑滤波的内容(spatial filtering).对消除椒盐噪声具有很好的效果. 数学原理 为了讲述的便捷,我们以灰度图为例.RGB三通道的彩色图可以通过每一个通道各自的中值滤波联合得到. 数字图像是以矩阵的方式存储的,具体存储方式可以参见OpenCV手册.中值滤波是通过所谓的mask operation操作进行的.以3x3的mask为例.设图像的矩阵形式如下: 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 1,