camera(二) DVP接口「建议收藏」

camera(二) DVP接口「建议收藏」ov26401632*1232sccb总线一个点8位10位uxga15帧/s(1632*1232)svga30(800*600)cif60(352*288)如果芯片被初始化为x*y,那么是横方向有x个像素,纵方向有y个像素。如何初始化,一般芯片都有初始化序列然后图像从D0-D14过来。(D0-D14是一个像素)PCLK用来同步一个像素的数据。…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

  • ov2640
1632*1232 
sccb 总线
一个点 810位
uxga15帧/s (1632*1232)
svga30(800*600)
cif60(352*288)
如果芯片被初始化为 x*y ,那么 是 横方向有x个像素,纵方向有y个像素。
如何初始化,一般芯片都有初始化序列
然后 图像 从 D0-D14 过来。(D0-D14 是一个像素)
PCLK 用来同步一个像素的数据。
一个行的像素数据(x次个D0数据)用 HSYNC(行同步,高有效) 来同步
一个帧的像素数据(y个行的数据) 用 VSYNC 来同步(高低开始,高低结束)
  • 线序

d0-d8	一个像素的输出
hsync	行同步
vsync 	帧同步
pclk 	像素clk
reset	序列初始化之前 做reset
sccb_scl	sccb接口 
sccb_sda	sccb接口
xclk 如果模块没有晶振,提高晶振

  • 窗口设置


版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/130851.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • ubuntu16.04安装cuda10.2_opencv cuda

    ubuntu16.04安装cuda10.2_opencv cuda由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。CUDA:NVIDIA系列显卡支持的GPU编程框架,其实如果本身电脑是AMD的显卡,不用装也可用Caffee,只是速度会比较慢。所以最好有一块像样的显卡,最后我就败在这个上面了。。。MKA或是OpenAtlas

    2025年6月22日
    2
  • css filter属性不生效问题处理

    css filter属性不生效问题处理明天是清明节假期 感谢疫情以来第一个假期就让我学到了一个棘手问题解决方案由于清明节公祭日 公司的网站都要改为灰度样式 明明就是一个很简单的问题 再是在样式表里增加这个一个样式即可 答案很简单 html filter grayscale 100 webkit filter grayscale 100 moz filter grayscale 100 ms fi

    2025年11月10日
    2
  • Java LDAP统一身份认证

    不多说直接看代码,如下:importjava.util.Hashtable;importjavax.naming.AuthenticationException;importjavax.naming.Context;importjavax.naming.NamingEnumeration;importjavax.naming.NamingException;import…

    2022年4月6日
    62
  • html5人物图片360度立体旋转

    体验效果:http://hovertree.com/texiao/html5/10.htm下载:http://hovertree.com/hvtart/bjae/t16oddyt.htm代码如下:Fu

    2021年12月21日
    46
  • 详解Java线程池参数

    详解Java线程池参数详解线程池参数目前线程池的类一般使用spring的:org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutorJDK的:java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor它们的配置差不多,spring的做了一些配置参数的简化,最终调用JDK的API参考资料:https://blog.c…

    2022年6月5日
    29
  • softmax损失函数

    softmax损失函数cnn进行前向传播阶段,依次调用每个Layer的Forward函数,得到逐层的输出,最后一层与目标函数比较得到损失函数,计算误差更新值,通过反向传播逐层到达第一层,所有权值在反向传播结束时一起更新。losslayer是CNN的终点,接受两个Blob作为输入,其中一个是CNN的预测值,另一个是真实标签。损失层则将这两个输入进行一系列运算,得到当前网络的损失函数(LossFunction),

    2022年6月26日
    31

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号