GC9A01的像素点

2024-11-07

Arduino+ESP32 之驱动GC9A01圆形LCD(一)，基于Arduino_GFX库

最近买了一块圆形屏幕,驱动IC是GC9A01,自己参考淘宝给的stm32的驱动例程, 在ubuntu下使用IDF开发ESP32,也在windows的vscode内安装IDF开发ESP32,虽然都做到了能显示图片,但是总有一块暗紫色的偏差阴影,也尝试了移植LVGL,都遇到了问题. 如上图,在网上看到有Arduino的一个TFT LCD的驱动库,已经包含了对该型号屏幕IC的驱动,所以转战Arduino环境,来驱动这块圆形屏幕. 1. 下载Arduino_GFX库 https://github.com

opencv从txt文本读取像素点并显示

opencv从txt文本读取像素点并显示文本储存格式为每行一个像素点,排列为RGB.每帧图像的帧头为65535. 如下图所示废话不多说,代码如下: // #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <fstream> #include <string> #include <WINSOCK2.H> #include <STDIO.H> #define MAX

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image获取图像像素点image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑/AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.javacutImage图片处理titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片 atitit 图片去噪算法的原理与

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片 atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩清理垃圾

在c#中用指针操作图片像素点

在Bitmap类中有两个函数SetPixel,GetPixel,分别用来设置或读取图片中指定点的颜色(这里发现了VS的一个错误,SetPixel的文档说明写的是“获取颜色”??). 当要对一幅图进行相当操作时,用这两个函数,性能上就不尽人意了……这时就可以考虑用指针来对性能进行提升. 这里介绍两种方法: 一. 1public struct Pixel 2{ public byte B; // public byte G; // public byte R; // 6} 8public void

[ActionScript 3.0] AS3.0 获取像素点的灰度

/** * 获取像素点的灰度 * @color 像素点的颜色值 * @return uint */ function getGray(color:uint):uint { return getR(color) * 0.299 + getG(color) * 0.587 + getB(color) * 0.114; } function getR(color:uint):uint { return color << 8 >>> 24; } function getG(color

cocos2d-x 获取图片的某像素点的RGBA颜色 -转

cocos2d-x 获取图片的某像素点的RGBA颜色原文:http://www.cnblogs.com/jaoye/archive/2013/02/19/2916501.html 没做过太多的图形用cocos2d-x 取个像素郁闷死了研究了一天最后在红孩儿的帮助下解决啦谢谢哈自己写了一点点先做个记录吧以后整理在写出来 1 ccColor4B c = {0, 0, 0, 0}; 2 CCPoint pt = ccp(240,160);//要获取的点 3 un

iOS 除去图片的白色背景(接近白色)，或者其它颜色的替换，获取像素点的ARGB值

iOS 除去图片的白色背景(接近白色),或者其它颜色的替换方法如下: //去除图片的白色背景 + (UIImage*) imageToTransparent:(UIImage*) image { // 分配内存 const int imageWidth = image.size.width; const int imageHeight = image.size.height; size_t bytesPerRow = imageWidth * 4; uint32_t* rgbImageBuf

[canvas]通过动态生成像素点做绚丽效果

本例中的粒子就是实实在在的像素,由js代码在canvas上动态生成的像素点!这些像素点通过一个运动方法有规律地动了起来.透过这个思路,我们可以想到很多很炫的效果,但是这个性能有待考察.实验证明,动态控制太多像素点的话绝对会卡的!在做效果方面有经验的朋友,请提出宝贵意见!这个思路走得通么? <!doctype html> <html> <head> <title>智能粒子</title> <meta charset='utf-8' />

图像处理中像素点的问题：unsigned char 和 char

以前在做图像处理的时候,一直不太在意这个问题,对图像每个像素点的灰度值,总是认为char也可,unsigned char也可.尽管它们都是8位,但是表示的数的范围却不相同:char: -128~127, unsigned char: 0~255.很明显,unsigned char才是正确的选择. 你可以这样定义: 1 struct { 2 char r; 3 char g; 4 char b; 5 }pixel_t; 6 也可以这样定义: 8 struct { 9

ios像素点颜色取样

一.像素点颜色取样 + (UIColor*) getPixelColorAtLocation:(CGPoint)point inImage:(UIImage *)image { UIColor* color = nil; CGImageRef inImage = image.CGImage; CGContextRef cgctx = [DetectColour createARGBBitmapContextFromImage: inImage]; if (cgctx == NULL) { ret

opencv利用hough概率变换拟合得到直线后,利用DDA算法得到直线上的像素点坐标

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

go 语言图片像素点处理

将一张图片色彩反转,就是将 rgb 值,分别被 255 减 package main import ( "bytes" "fmt" "image" "image/color" "image/gif" "image/jpeg" "image/png" "io/ioutil" "os" "strings" )

python 使用 PIL 和 matplotlib 获取图片像素点处理之后再写入

python 版本 3.x 首先安装 PIL 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 所以安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'

OpenCV-Python入门教程3-图像基本操作（访问像素点/ROI/通道分离）

一.获取和修改像素点的值 import cv2img = cv2.imread('lena.jpg') # 100, 90表示行列坐标 px = img[100, 90] print(px) # 获取一个坐标单通道的值 # 0:蓝色(B) # 1:绿色(G) # 2:红色(R) px_blue = img[100, 90, 0] px_green = img[100, 90, 1] px_red = img[100, 90, 2] print(px_blue) print(px_green) p

机器学习进阶-光流估计 1.cv2.goodFeaturesToTrack(找出光流估计所需要的角点) 2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK(获得光流检测后的角点位置) 3.cv2.add(进行像素点的加和)

1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,

机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv2.approxPolyDP(近似轮廓) 4.cv2.threshold(二值变化) 7.cv2.countNonezeros(非零像素点个数)6.cv2.bitwise_and(与判断)

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

机器学习进阶-图像梯度运算-Sobel算子 1. cv2.Sobel(使用Sobel算子进行计算) 2. cv2.convertScalerAbs(将像素点进行绝对值的计算)

1.cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) 进行sobel算子计算参数说明:src表示当前图片,ddepth表示图片深度,这里使用cv2.CV_64F使得结果可以是负值, dx表示x轴方向,dy表示y轴方向, ksize表示移动方框的大小 2.cv2.convertScalerAbs(src) 将像素点进行绝对值计算参数说明: src表示当前图片 sobel算子:分为x轴方向和y轴方向上的,x轴方向上的算子如图中的Gx,将sober算子在图中进行平移,

OpenCV获取与设置像素点的值的几个方法

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

Atitit.遍历图像像素点rgb java attilax总结

Atitit.遍历图像像素点rgb java attilax总结 1. 遍历像素点 1 2. 提取一行 1 3. Rgb分量提取 2 4. 其他读取像素 3 5. --code 5 6. 参考 6 1. 遍历像素点 ImgxPicPhotoSplitor.java atibrow prj public static boolean containsWhiteLine(BufferedImage image) { int heit=image.getHeight(); for(int i=0;i

语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割首先需要了解一下什么是语义分割(s

Android 性能优化（2）性能工具之「Hierarchy Viewer 」Optimizing Your UI：分析哪个view有性能问题，查看屏幕上某像素点的坐标，颜色等

Optimizing Your UI In this document Using Hierarchy Viewer Running Hierarchy Viewer and choosing a window About the View Hierarchy window Working with an individual View in Tree View 当点击一个节点时,显示出来view详细信息,其中各字段的含义. Debugging with View Hierarchy Opti

GC9A01的像素点

热门专题