字模提取详细解读
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img2lcd 字模提取原理
哎呀,你这问题可有点意思啊,要用四川话、陕西话、还有北京话混合着来回答。
那我就试试看,咱们先聊聊这img2lcd字模提取原理吧。
咱们先从四川话开始。
说起这个img2lcd,那可不简单哦,它的原理就像咱们四川的火锅一样,得一层层地揭开才能看到里面的好东西。
你要先有个图片,就像火锅里得有各种食材一样,然后img2lcd就能帮你把这个图片里的字模给提取出来,就像火锅里把食材煮熟了捞出来一样。
再来说说陕西话。
陕西的汉子们都知道,咱这地方讲究实在。
img2lcd字模提取原理也是这么回事,你得实实在在地给它一个图片,它才能实实在在地给你提取出字模来。
这原理就像咱陕西的黄土高原一样,你得脚踏实地,才能看到它的真实面貌。
最后咱们来聊聊北京话。
在北京,人们讲究的是个明白。
img2lcd字模提取原理就是让你明白,原来图片里的字模可以这么简单地提取出来。
就像北京的四合院一样,看似复杂,其实结构清晰,一目了然。
所以说啊,这个img2lcd字模提取原理,就像咱们各地的方言一样,各有各的特色,但都是为了让人更好地理解和使用。
不管你是四川人、陕西人还是北京人,都能通过这个原理,轻松地把图片里的字模提取出来。
这就是它的神奇之处,也是它的魅力所在。
汉字字模存储和提取的方法
汉字字模的存储和提取是汉字信息处理系统中的重要环节,常用的方法有以下几种:
1. 存储在程序存储器中:这是在程序不大或单片机无外部扩展数据存储区功能的情况下使用的方法。
2. 通过外扩的EEPROM存储汉字字模数据:采用哈佛结构的单片机,如8051单片机及其派生产品,程序存储器(ROM)和数据存储器(RAM)可分别寻址。
将提取的汉字字模数据存放在EPROM或EEPROM内,并设定该芯片的片选地址,只要知道某个汉字字模数据在该芯片的存储位置,通过程序计算出偏移地址,即可实现显示功能。
3. 使用外扩的EEPROM存储整个汉字库:某些高端单片机,如Motorola 的M68300系列32位单片机,寻址范围可达8M。
以上信息仅供参考,如有需要,建议查阅计算机科学和电子工程相关书籍或咨询专业人士。
1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 88逐列式:0x00,0x10,0x04,0x10,0x04,0x90,0xF4,0x5F, 0x54,0x35,0x54,0x15,0x54,0x15,0x5F,0x15, 0x54,0x15,0x54,0x15,0x54,0x35,0xF4,0x5F,0x04,0x90,0x04,0x10,0x00,0x10,0x00,0x00,/*"真",1*/ 逐行式:0x80,0x00,0x80,0x00,0xFE,0x3F ,0x80,0x00, 0xF8,0x0F,0x08,0x08,0xF8,0x0F,0x08,0x08, 0xF8,0x0F,0x08,0x08,0xF8,0x0F ,0x08,0x08,0xFF,0x7F,0x10,0x04,0x08,0x08,0x04,0x10,/*"真",0*/ /* (16 X 16 , 宋体 )*/字模中每一点使用一个二进制位(Bit)表示 字模提取有两种排列方式:逐列式、逐行式 逐列式:即从左端起,每列开头第1个点最后一个点。
逐行式:即从第1列起,每行第1个点到最后一个点。
两种取码方式:阴码、阳码 阴码:亮为1,灭为0 阳码:亮为0,灭为1下面以16*16点阵取“真”字为例,有逐列式和逐行式两段程序,且都为阴码。
程序中是十六进制,在字模提取时转换为二进制,逐列式:从第1列开始,每列16位,且从低位到高位,需2个十六进制数,如第列:0x00,0x10,转二进制:0000 0000;0001 000;对应方格中相应的位。
依次类推24*24点阵取模方法。
彩屏字模提取说明1、打开软件“航太电子资料\5.常用软件\取字模软件\PCtoLCD2002.exe”,点开选项,进行如下配置:2、配置完成后即可输入需要的汉字或英文,点击生成字模生成下面的数组3、复制生成的数组到工程文件“ch_enlib.c”的结构体数组struct CnCharType code cn_char[] 下面如下所示:struct CnCharType code cn_char[] ={0x02,0x00,0xFA,0x00,0x0B,0xE0,0x8C,0x20,0x58,0x40,0x51,0x00,0x21,0x00,0 x21,0x00,0x52,0x80,0x52,0x80,0x84,0x40,0x08,0x20,"欢",//00x84,0x00,0x59,0xE0,0x11,0x20,0x11,0x20,0xD1,0x20,0x51,0x20,0x55,0x20,0 x59,0x20,0x51,0x60,0x41,0x00,0x41,0x00,0xBF,0xE0,"迎",//10x11,0x00,0x11,0x00,0x2F,0xE0,0x21,0x00,0x6F,0xE0,0xA9,0x20,0x2F,0xE0,0 x29,0x00,0x25,0x00,0x22,0x00,0x25,0x80,0x28,0x60,"使",//20x00,0x00,0x7F,0xC0,0x44,0x40,0x44,0x40,0x7F,0xC0,0x44,0x40,0x44,0x40,0 x7F,0xC0,0x44,0x40,0x44,0x40,0x44,0x40,0x81,0xC0,"用",//30x21,0x00,0x78,0x80,0x4F,0xE0,0x68,0x00,0x58,0x00,0x4B,0x80,0xFA,0x80,0x4A,0x80,0x6A,0x80,0x5A,0xA0,0x4C,0xA0,0x98,0x60,"航",//40x04,0x00,0x04,0x00,0x04,0x00,0xFF,0xE0,0x04,0x00,0x0A,0x00,0x0A,0x00,0 x12,0x00,0x11,0x00,0x29,0x00,0x44,0x80,0x80,0x60,"太",//50x08,0x00,0x08,0x00,0xFF,0x80,0x88,0x80,0x88,0x80,0xFF,0x80,0x88,0x80,0 x88,0x80,0xFF,0x80,0x88,0x20,0x08,0x20,0x07,0xE0,"电",//60x00,0x00,0x3F,0x80,0x01,0x00,0x02,0x00,0x04,0x00,0x04,0x00,0xFF,0xE0,0 x04,0x00,0x04,0x00,0x04,0x00,0x04,0x00,0x1C,0x00,"子",//70x20,0x80,0x11,0x00,0x7F,0xC0,0x44,0x40,0x7F,0xC0,0x44,0x40,0x7F,0xC0,0 x04,0x00,0xFF,0xE0,0x04,0x00,0x04,0x00,0x04,0x00,"单",//80x01,0x00,0x21,0x00,0x21,0x00,0x21,0x00,0x3F,0xE0,0x20,0x00,0x20,0x00,0 x3F,0x80,0x20,0x80,0x40,0x80,0x40,0x80,0x80,0x80,"片",//90x20,0x00,0x27,0x80,0x24,0x80,0xF4,0x80,0x24,0x80,0x74,0x80,0x6C,0x80,0 xA4,0x80,0x24,0x80,0x24,0xA0,0x28,0xA0,0x30,0x60,"机",//100x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0 x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00," ",//空字符};4、在后面即可直接使用该汉字了,本字模是12*12大小的,用户可以根据实际需要,参考demo程序,改成其他大小的字模。
(33条消息)汉字常用特征的提取方法详解汉字模板制作:汉字模板即是对字模图片进行特征提取,将特征数据存放到存储器上构成模板。
模板制作与提取待识别汉字特征需要将原始汉字图片进行归一化,可增加特征的鲁棒性。
汉字数据尺度归一化到为64*64,归一化方法很多,最常用的是基于重心的归一化,不做详细介绍。
网格特征:在实际中,为了增加特征的鲁棒性,常常采用网格技术。
即统计汉字某一区域内特征的总和,这样可以削弱局部干扰。
网格结构主要是等分网格和弹性网格。
等分网格即是把原图像按尺寸平均分割为若干小网格,弹性网格则根据笔画密度划分原始图像。
弹性网格对字符位置偏移、扭曲更加不敏感,是目前使用最多的网格结构,考虑到“一” “l”等极端过窄字符,限制弹性网格弹力范围。
汉字的网格特征:汉字常用特征有:粗外围特征、外轮廓特征、内轮廓特征、方向线素特征。
其中粗外围、外轮廓用于粗分类,外轮廓、内轮廓、方向线素用于细分类。
1)粗外围特征该特征用于描述汉字较粗糙的结构信息。
首先对原汉字进行细化处理,得到汉字的骨架图像。
常用的图像细化算法均可,推荐使用R方法其速度较快。
R算法的一个链接:/detail/jy02660221/9584580原图像与骨架图像首先对骨架图像进行内部区域填充处理。
若该点为白色(非笔画区域),则检测其上下左右四个方向是否有笔画,若都有笔画则认为该点为内部区域,将白色置为黑色,依次处理完所有白点。
然后将填充图分成4*4共16个小块,统计每一小块黑色点数(笔画)数量,构成16维粗外围特征。
特征提取示意如下。
填充图及粗外围特征2)外轮廓特征该特征用于描述汉字外部轮廓信息。
原汉字二值图像沿上下左右4个方向进行扫描。
为了提高对字符形变的鲁棒性,本文用弹性网格对扫描区域进行划分,统计该部分第一次碰到笔画的面积。
如下图(箭头表示的扫描方向) ,每个方向被分为了 4 个区域,每个区域阴影面积即是 1维特征。
那么经该处理后,得到 4*4=16 维特征。
LCM19264液晶屏显示中ASCII码字模库的提取办法并构建一个二维数组
1.使用PCtoLCD2002软件,点开生成字库图表,安装如下设置
2.保存生成的字库为txt文件,并命名
3.打开刚刚生成的TXT文件,里面的每一行代表一个ASCII码的字码。
注意:31以上(包括31为不可见字符,我们不需要)
4. 在keil下新建文件Ascii.h,用了保存ASCII码字模Ascii.h文件内内容如下
以上声明了一个二维数组nAscii[][] ,并使用Code关键字将数组定义在Flash空间内,二维数组的第二位大小为16 ,此值为一个Ascii码字模的大小。
5. 将第3步文件中的可见字符复制到Ascii.h文件内的二维数组nAscii[][16] 中。
最后内容如下。
字符取模原理字符取模原理解析什么是字符取模字符取模是一种常见的编程技巧,用于判断字符串中某个字符在另一个字符集合中是否存在。
利用字符取模可以快速判断某个字符是否包含在一个字符串中,以及计算出字符在字符串中的位置。
字符取模的原理字符取模的原理基于ASCII码表,每个字符都对应一个唯一的ASCII码,范围从0到127。
通过将字符串中的字符与字符集合进行比较,可以根据字符的ASCII码判断字符是否存在于字符集合中。
字符取模的步骤1.将字符串和字符集合转换为ASCII码形式。
2.遍历字符串中的每个字符,并获取字符的ASCII码。
3.检查字符ASCII码是否包含在字符集合的ASCII码范围内。
4.如果包含,则表示字符存在于字符集合中;否则,表示字符不存在于字符集合中。
字符取模的示例以下是一个使用字符取模技巧判断字符串中是否包含某个字符的示例代码:def is_character_exists(string, character):# 获取字符集合的ASCII码character_set = set(ord(c) for c in string)# 获取字符的ASCII码char_ascii = ord(character)# 判断字符是否存在于字符集合中if char_ascii in character_set:return Trueelse:return False字符取模的优势和适用场景字符取模是一种高效的算法,可以快速判断一个字符是否存在于字符串中。
相比于遍历字符串逐个比较字符的方法,字符取模可以大大提高执行效率。
字符取模适用于以下场景: - 判断字符串中是否包含某个特定的字符。
- 在字符串中查找某个字符并获取其位置。
- 对字符串中的字符进行去重操作。
总结字符取模是一种利用字符的ASCII码进行快速判断字符是否存在于字符串中的编程技巧。
它遵循将字符串和字符集合转换为ASCII码,通过比较字符的ASCII码范围来判断字符是否存在的原理。