lv_web_emscripten 的安装和配置教程
2025-05-14 14:29:52作者:昌雅子Ethen
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
lv_web_emscripten 是一个开源项目,旨在将轻量级的嵌入式图形库 LVGL (Light and Versatile Graphics Library) 通过 Emscripten 工具链移植到 Web 平台上。这使得基于 LVGL 开发的嵌入式界面可以在 Web 浏览器上运行。该项目主要使用 C 语言进行开发,同时也涉及一些 HTML、CSS 和 JavaScript 代码,以实现 Web 平台的集成。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用以下关键技术和框架:
- LVGL: 一个开源的嵌入式图形库,用于创建嵌入式设备的图形用户界面。
- Emscripten: 一个开源的 LLVM 子项目,能够将 C/C++ 代码编译为 WebAssembly (WASM),以便在 Web 浏览器中运行。
- WebAssembly: 一种新型的代码格式,可以在现代 Web 浏览器中运行,提供接近原生性能的执行速度。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 lv_web_emscripten 之前,请确保您的系统中已经安装以下软件:
- Git: 用于从 GitHub 克隆仓库。
- Emscripten: 用于编译 C/C++ 代码到 WebAssembly。
- Node.js 和 npm 或 yarn: 用于安装 JavaScript 依赖和运行前端构建工具。
安装步骤
-
克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/lvgl/lv_web_emscripten.git cd lv_web_emscripten -
安装 Emscripten:
请遵循 Emscripten 的官方安装指南,确保正确安装并设置环境变量。
-
安装项目依赖:
在项目根目录下运行以下命令安装 JavaScript 依赖:
npm install或者,如果您使用 yarn:
yarn install -
构建项目:
运行以下命令以构建项目:
npm run build这将编译 C/C++ 代码并构建前端资源。
-
运行项目:
构建完成后,可以使用浏览器打开
index.html文件,查看 LVGL 应用的 Web 版本。open index.html请根据您的操作系统适当替换
open命令。
完成以上步骤后,您应该能够在浏览器中看到由 lv_web_emscripten 项目构建的 LVGL 图形界面。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
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
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.02 K