news 2026/2/9 9:59:00

16×8灰度字模:细腻显示的奥秘

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
16×8灰度字模:细腻显示的奥秘

1. 什么是 16×8 灰度字模

  • 16×8表示字符的像素矩阵:
    • 宽度:16 像素
    • 高度:8 像素
  • 灰度:每个像素用一个字节(8 位)表示亮度:
    • 0x00= 最暗(黑)
    • 0xFF= 最亮(白)
    • 中间值 = 不同亮度的灰色
  • 总字节数16 × 8 = 128 字节

2. 数据结构

2.1 存储方式

通常是行优先(Row-major order)

plaintext

[Row0像素0][Row0像素1]...[Row0像素15] [Row1像素0][Row1像素1]...[Row1像素15] ... [Row7像素0][Row7像素1]...[Row7像素15]

2.2 数据布局示例

假设一个字母 'A' 的灰度字模:

plaintext

Row0: 00 00 00 7F FF FF 7F 00 00 7F FF FF 7F 00 00 00 Row1: 00 00 7F FF FF FF FF FF FF FF FF FF FF 7F 00 00 ... Row7: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00

3. 灰度显示原理

3.1 单色显示

  • 设定阈值(如> 0x80点亮)
  • 把灰度转成黑白二值

3.2 灰度显示

  • 每个字节值直接映射到亮度(PWM 或查找调色板)
  • 灰度级数 = 256 级(8 位)

4. 字模数据来源

4.1 从字库提取

  • 常见字库:HZK16(单色)、GB2312Unicode灰度字库
  • 工具:PCtoLCD2002FontCreator

4.2 自定义生成

  • 用图像编辑软件(如 Photoshop、GIMP)画 16×8 灰度图
  • 导出为 RAW 灰度数据

5. 代码示例:显示 16×8 灰度字模

// 假设 zuo[] 是 16×8 灰度字模数据 const unsigned char zuo[128] = { // 第0行 0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x30,0x00,0x00,0x00,0xF0,0x00,0x00, // 第1行 0x00,0x70,0x00,0x00,0x00,0x70,0x00,0x00,0x00,0x70,0x00,0x0C,0x00,0x70,0x00,0x1E, // 第2行 0xF8,0xFF,0xFF,0x3F,0x00,0x38,0x00,0x00,0x00,0x38,0x00,0x00,0x00,0x38,0x00,0x00, // 第3行 0x00,0x18,0x00,0x00,0x00,0x1C,0x00,0x00,0x00,0x1C,0x00,0x00,0x00,0x0C,0x00,0x00, // 第4行 0x00,0x0E,0x80,0x03,0x00,0xFE,0xFF,0x07,0x00,0x07,0x0E,0x00,0x00,0x03,0x0E,0x00, // 第5行 0x80,0x03,0x0E,0x00,0x80,0x01,0x0E,0x00,0xC0,0x00,0x0E,0x00,0xE0,0x00,0x0E,0x00, // 第6行 0x60,0x00,0x0E,0x00,0x30,0x00,0x0E,0x00,0x18,0x00,0x0E,0x00,0x0C,0x00,0x0E,0x1C, // 第7行 0xC0,0xFF,0xFF,0x3F,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00 }; // 显示函数 void display_16x8_gray(const unsigned char *font, int x0, int y0) { for (int y = 0; y < 8; y++) { for (int x = 0; x < 16; x++) { unsigned char brightness = font[y * 16 + x]; draw_pixel(x0 + x, y0 + y, brightness); // 自定义画点函数 } } } // 调用 display_16x8_gray(zuo, 0, 0);

6. 为什么是 16×8

  • 16×8是西文字符的经典尺寸(宽高比适合字母)
  • 对于汉字,通常用16×16或更大尺寸
  • 灰度字模在小型屏幕上能显示更柔和的效果

7. 灰度字模与单色字模的区别

特性单色字模(1 位 / 像素)灰度字模(8 位 / 像素)
数据量16 字节(16×8/8)128 字节
显示效果黑白分明256 级灰度
适用场景低功耗、简单界面高画质、图像显示

总结

  • 16×8 灰度字模是每行 16 字节、共 8 行的灰度像素数据
  • 按行优先存储,每个字节表示一个像素的亮度
  • 常用于小型 OLED/LCD 显示字母、数字或简单汉字
  • 相比单色字模,灰度字模显示更细腻,但占用更多存储
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。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。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/7 0:34:57

TensorRT在智能客服系统中的落地效果

TensorRT在智能客服系统中的落地效果 在如今的智能客服系统中&#xff0c;用户早已习惯了“秒回”的交互体验。一句“帮我查一下上月账单”&#xff0c;期望的是即时响应&#xff0c;而不是等待数秒后的迟缓回复。然而&#xff0c;支撑这些流畅对话的背后&#xff0c;往往是参数…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/6 19:08:26

如何通过TensorRT减少碳排放?绿色AI新路径

如何通过TensorRT减少碳排放&#xff1f;绿色AI新路径 在人工智能飞速发展的今天&#xff0c;我们享受着图像识别、语音助手和自动驾驶带来的便利&#xff0c;却也正面临一个隐性代价&#xff1a;不断膨胀的能源消耗与碳足迹。全球数据中心用电量已逼近总电力消费的2%&#xff…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/8 16:48:08

NVIDIA TensorRT与竞品技术全面对比

NVIDIA TensorRT与竞品技术全面对比 在当今AI系统从实验室走向真实世界的进程中&#xff0c;一个关键挑战浮出水面&#xff1a;如何让训练好的深度学习模型在生产环境中高效运行&#xff1f;尤其是在自动驾驶、智能客服、工业质检等对延迟敏感的场景中&#xff0c;毫秒之差可能…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/6 14:19:43

基于TensorRT的金融情绪分析系统实现

基于TensorRT的金融情绪分析系统实现 在高频交易与实时风控日益主导金融市场决策的今天&#xff0c;一个关键问题摆在AI工程师面前&#xff1a;如何让BERT这样的大型语言模型不只是准确&#xff0c;还能“跑得快”&#xff1f;尤其是在面对突发财经新闻、社交媒体舆情激增时&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/8 15:05:05

如何让老型号GPU发挥新性能?TensorRT来帮忙

如何让老型号GPU发挥新性能&#xff1f;TensorRT来帮忙 在AI模型不断变大的今天&#xff0c;推理部署的挑战却越来越现实&#xff1a;不是每家企业都能为每个边缘节点换上最新的H100或L4 GPU。更多时候&#xff0c;我们面对的是仓库里那批还在服役的T4、P4&#xff0c;甚至是几…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/8 8:37:23

NVIDIA官方培训课程:掌握TensorRT核心技术

掌握TensorRT核心技术&#xff1a;从优化原理到工业级部署 在AI模型日益复杂、推理场景愈发严苛的今天&#xff0c;一个训练完成的ResNet或Transformer模型&#xff0c;若直接用PyTorch或TensorFlow部署在服务器上&#xff0c;可能连每秒几十帧都难以维持——而这还只是单路视频…

作者头像 李华