一、 实验目的使用 51单片机的八位数码管顺序显示自己的学号。掌握 C 语言、汇编语言两种编程单片机控制程序的方法。掌握使用 Keil 4 或 Keil 5 软件编写、编译、调试程序的方法。掌握使用 Proteus 软件绘制电路原理图、硬件仿真和程序调试。二、实验设备笔记本电脑51 单片机（普中科技）八位数码管（单片机上已集成）应用程序：Proteus 8.0、Keil uVision5、stc-isp-v6.88E三、实验原理（1）数码管数码管按段数可分为七段数码管和 8 段数码管，八段数码管比七段数码管多一个发光二极管单元，也就是多一个小数点(DP)，这个小数点可以更精确的表示数码管想要显示的内容。按能显示多少个(8)，可分为 1 位、2位、3位、4位、5 位、6位、7 位等数码管。按发光二极管单元连接方式可分为共阳极数码管和共阴极数码管。共阳数码管是指将所有发光二极管的阳极接到一起形成公共阳极(COM)的数码管，共阳数码管在应用时将公共极 COM 接到+5V，当某一字段发光二极管的阴极为低电平时，相应字段就点亮，当某一字段的阴极为高电平时，相应字段就不亮。共阴数码管是指将所有发光二极管的阴极接到一起形成公共阴极(COM)的数码管，共阴数码管在应用时应将公共极 COM 接到地线 GND上，当某一字段发光二极管的阳极为高电平时，相应字段就点亮，当某一字段的阳极为低电平时，相应字段就不亮。（2）51单片机单片机（Microcontrollers）是一种集成电路芯片，是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器 CPU、随机存储器 RAM、只读存储器ROM、多种 I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统，在工业控制领域广泛应用。MSC-51 单片机指以 8051为核心的单片机，由美国的 Intel 公司在 1980 年推出，80C51 是 MCS-51系列中的一个典型品种；其它厂商以 8051为基核开发出的CMOS 工艺单片机产品统称为 80C51 系列。本实验中我使用普中科技的 51 单片机来点亮八位数码管并使其显示我的学号（20198043）。四、 实验 过程（1）熟悉数码管使用 Proteus 软件构建电路图，学会如何点亮数码管，熟悉如何使数码管显示不同的数字（0-9）。我们可以按照上面的原理图让对应的段导通，以显示数字。对于共阳数码管，若显示数字 0，可以让标号为 A，B，C，D，E，F 的段导通，标号为 G，H 的段不导通，然后将阳极通入高电压，即显示数字 0。代码举例如下：最后效果如下，成功点亮一个数码管。经过更多尝试和学习，学会使多位数码管显示多位数字。结果举例如下：（2）多位数码管显示学号为了显示我们学号，就不能只使用一位数码管，需要使用八位数码管，相较于单位数码管，多位数码管更加复杂，驱动函数有很大区别。多位数码管使用同一组段选，不同的位选，因此就不能够一对一地固定显示，这就需要动态扫描。动态扫描：利用人眼视觉暂留，多位数码管每次只显示一位数字，但是切换频率大于 200HZ（50 × 4），这样就能让人产生同时显示多个数字的错觉。具体操作是轮流向数码管送字形码和相应的位选。一个完整的驱动程序不只以上这些，一个完整的数码管驱动有 6部分：1. 码表（ROM）：存储段码（一般放在 ROM中，节省 RAM空间），例如数字 0的段码就是 0xC0，码表则包含 0-9的段码2. 显存（RAM）：保存要显示的数字，取连续地址（便于查表）3. 段选赋值：通过查表（码表）操作，将显存映射到段码4. 位选切换：切换显示的位置5. 延时：显示的数字短暂保持，提升亮度6. 消影：消除切换时不同位置互相影响而产生的残影
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图像处理、图像分析与机器视觉
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机器人视觉技术
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机器视觉电子书
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有视觉机器人制作
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
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