TFT_eSPI库中ST7796S控制器读取像素问题的解决方案
2025-06-15 14:33:40作者:伍希望
问题背景
在使用TFT_eSPI库驱动ST7796S控制器的4英寸SPI显示屏时,开发者遇到了两个主要问题:
- 显示异常:调用
readPixel()函数后,后续的绘图操作(如fillRect())无法正常显示在屏幕上 - 像素读取错误:从屏幕读取的像素值与预期颜色值不符,特别是蓝色和黑色显示异常
问题分析
ST7796S控制器与常见的ILI9341控制器在像素读取机制上存在差异。通过分析发现:
- 显示异常原因:读取操作后,显示控制器可能未正确恢复为写入模式,导致后续绘图命令失效
- 读取错误原因:ST7796S返回的像素数据格式与预期不同,特别是在处理16位颜色值时存在字节顺序问题
解决方案
针对上述问题,TFT_eSPI库已经提供了专门的解决方法:
- 显示恢复:确保在读取操作后正确重置显示控制器状态
- 数据格式处理:对读取的像素数据进行适当的字节交换处理
实现细节
对于ST7796S控制器,正确的像素读取实现应包含以下关键点:
// 正确的像素读取方法
uint16_t readPixelST7796S(int16_t x, int16_t y) {
uint16_t color;
// 初始化读取操作
tft.startRead();
// 设置读取区域
tft.setAddrWindow(x, y, 1, 1);
// 执行读取
tft.readData(&color, 2);
// 结束读取操作
tft.endRead();
// 处理字节顺序
color = (color >> 8) | (color << 8);
return color;
}
最佳实践
- 读取前后状态管理:确保每次读取操作前后正确调用
startRead()和endRead() - 性能优化:批量读取时使用
readRect()而非多次调用readPixel() - 颜色处理:对读取结果进行必要的后处理,特别是字节顺序调整
结论
ST7796S控制器在TFT_eSPI库中的使用需要特别注意像素读取的特殊处理。通过正确的初始化和数据格式处理,可以解决读取后显示异常和像素值错误的问题。这一解决方案不仅适用于ST7796S,对于其他非标准SPI显示控制器也具有参考价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.87 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
309
🎉 (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
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1