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关于编码和字库

关于字库,您真的知道实质是如何调用的吗????...但是大家有没有发现像那种带字库的芯片我们只需要 写给它 "啊"  或者 0xB0,0xA1 这个 "啊" 就显示出来了,实际上你写的 "啊" 单片机也是换 0xB0,0xA1 然后丢给处理芯片就可以了...现在说处理芯片是如何的 假设用的GBK编码  假设数据是从存储芯片的0地址开始存的 我要显示 "丂"  是不是只需要从0地址开始取,取32个字节然后用这32个字节控制小灯就可以了 可是咱们让含有字库的芯片显示...芯片是这样的 0x81-0x81 + 0x40-0x40   就是0啦,就是从存储芯片的0地址开始取,取32个字节 假设  (0x81-0x81 + 0xEF-0x40)*32(因为每一个字都会产生32...-0x40))*32 +偏移的地址 = 汉字在字库的位置

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python0111_字型码_字符字型编码_点阵字库_ascii演化

编码进化 回忆上次内容 上次回顾了 早期的英文字符点阵 最小的 3*5 通用的 5*7 点阵字库逐渐规范化 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 这些点阵字符的字型 究竟是如何被存储的呢...大小写差距 ascii 的优点 ascii大小写字母之间只差 1 位(bit) 简化了大小写不敏感的匹配 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) ascii 的字母序号 是连续的 字符和字符串比较的时候...一种怀旧的迷因 除了 字符之外 当时的点阵式的显示终端 对字体审美 也有影响 字体审美 无衬线字体 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 无衬线风格的出现 是由于 点阵字库技术所限...可选) 字体进化 从印刷时代的 有衬线字体 到显示器时代的 无衬线字体 ​ 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 总结 这次回顾了 字型编码的进化过程 从 7-seg 到 点阵字库...蓝桥->https://www.lanqiao.cn/courses/3584 github->https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial

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shell编程字库裁剪(1)——想法

很多带有点阵液晶的硬件项目可能需要显示汉字、ASCII字符,有的廉价的液晶里没有字库,有的液晶里带有了字库但可能需要其他字体的支持。这种时候我们就需要使用外置的字库了。...SOC上的flash一般尺寸相对很小,几百K的字库很可能超标,甚至本身就没这么大。那么在这种情况下,如果还想使用字库,只好对字库进行裁剪,这也是笔者这个主题的背景情况。...如果是完整的汉字字库,那么显示汉字可以直接根据GB2312码来算出二进制编码,这个可以在baidu里面搜索GB2312字库的偏移,里面可以查到很多文章可以说明GB2312字库的偏移,细节不在这里讨论。...直接写结果,GB2312的编码为两个字节,假设某个汉字的GB2312编码第一个字节为GBH,第二个字节为GBL,并且每个汉字字体在字库中的大小为s,那么这个汉字在字库中的偏移为   offset = [...如果要用到繁体字,那么可以采用GBK编码和GBK字库,公式类似,本文只考虑GB2312。

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Tesseract-OCR识别中文与训练字库实例

2、下载chi_sim.traindata字库。要有这个才能识别中文。下好后,放到Tesseract-OCR项目的tessdata文件夹里面。...3、下载jTessBoxEditor,这个是用来训练字库的。 以上的几个在百度都能找到下载,就不详细讲了。 二、识别 1、进入cmd,进入到要识别的图片的路径下。...所以我们要训练自己的字库。 三、训练 1、将图片转换成tif格式,用于后面生成box文件。可以通过画图,然后另存为tif即可。 更改图片名字,这个是有要求的=。= tif文面命名格式[lang]....得到训练好的字库。...,接下来要把整个项目弄进android,还要研究怎么将多个字库合并成一个字库,因为我不可能一次训练完所有的图片文字的。

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Python机器学习之路

导语:Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?...基础篇 第一步:基本 Python 技能 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。...第四步:使用 Python 学习机器学习 首先检查一下准备情况 Python:就绪 机器学习基本材料:就绪 Numpy:就绪 Pandas:就绪 Matplotlib:就绪 现在是时候使用 Python...我保证这样是值得的。快速回顾之后,本篇文章会更明确地集中于几个机器学习相关的任务集上。...Python 基础技能 2. 机器学习基础技能 3. Python 包概述 4. 运用 Python 开始机器学习:介绍&模型评估 5.

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Python图像处理

Python图像处理 最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。...因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了。...在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便。...在这里,我主要是介绍一下图像识别时可能会用到的一些 PIL 提供的功能,比如图像增强、还有滤波之类的。最后给出使用 Python 图像处理与识别的优势与劣势。...但使用 PIL 无需关注图像格式、内建的图像增强算法和 Filter 算法,这些优点使 Python 适合用于构造原型和进行实验,在这两方面Python 比 matlab 更加方便。

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