在rpi-rgb-led-matrix项目中实现单屏镜像显示的技术方案
2025-06-17 04:29:42作者:侯霆垣
项目背景
rpi-rgb-led-matrix是一个用于控制RGB LED矩阵的流行开源库,广泛应用于树莓派平台。该项目提供了丰富的功能来控制LED矩阵的显示效果,但在多屏显示场景下,用户有时需要对不同屏幕应用不同的显示效果。
问题描述
在使用rpi-rgb-led-matrix库时,开发者遇到一个常见需求:当连接多个LED显示屏时,希望主屏幕保持正常显示,而第二个屏幕显示水平镜像后的内容。虽然库提供了全局镜像功能,但无法单独对某个屏幕应用镜像效果。
技术分析
通过分析库的源代码和文档,我们发现:
- 现有的像素映射器(pixel_mapper)功能是全局性的,会影响所有连接的显示屏
- 库本身不提供针对单个屏幕的镜像功能
- 需要开发自定义解决方案来实现这一需求
解决方案实现
我们提出了一种基于像素数据缓存和手动重绘的技术方案:
核心思路
- 使用双链配置(chain_length=2)连接两个显示屏
- 在内存中维护一个像素数据缓存
- 每次绘制时记录所有像素变化
- 在帧刷新前,手动将第一屏的内容镜像绘制到第二屏
关键代码实现
# 初始化矩阵配置
options = RGBMatrixOptions()
options.rows = 32
options.cols = 64
options.hardware_mapping = 'adafruit-hat'
options.gpio_slowdown = 4
options.chain_length = 2 # 双屏配置
options.parallel = 1
options.brightness = 100
matrix = RGBMatrix(options=options)
canvas = matrix.CreateFrameCanvas()
# 创建像素数据缓存
canvas_width = canvas.width
canvas_height = canvas.height
pixel_data = [[(0, 0, 0) for _ in range(canvas_height)] for _ in range(canvas_width)]
# 像素数据存储函数
def storePixelData(x, y, r, g, b):
global pixel_data
if 0 <= x < canvas_width and 0 <= y < canvas_height:
pixel_data[x][y] = (r, g, b)
# 主循环中的镜像处理
while True:
# 清空画布和缓存
canvas.Clear()
# 正常绘制第一屏内容...
# 镜像绘制到第二屏
for x in range(canvas_width//2):
for y in range(canvas_height):
r, g, b = pixel_data[x + 64][y]
canvas.SetPixel(canvas_width - x - 65, y, r, g, b)
# 刷新显示
canvas = matrix.SwapOnVSync(canvas)
技术挑战与优化
- 性能考虑:全屏遍历像素会带来一定的性能开销,在低性能设备上可能导致帧率下降
- 内存占用:需要额外维护一个全屏像素缓存,对内存有限的设备有压力
- 图像处理限制:当使用SetImage等高级绘图方法时,需要额外处理才能获取像素数据
改进建议
- 可以考虑实现一个自定义的像素映射器,直接操作显示缓冲区
- 对于静态内容,可以预计算镜像图像,减少实时计算开销
- 在支持的情况下,使用硬件加速的图像处理功能
总结
本文提出的解决方案虽然有一定局限性,但在现有库功能限制下提供了一种可行的实现方式。这种技术方案特别适合需要差异化显示效果的多屏LED应用场景,如对称艺术装置、双面显示招牌等。未来随着库功能的完善,可能会有更优雅的实现方式出现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1