EspHoMaTriXv2 项目下载及安装教程
2024-12-09 10:20:56作者:牧宁李
1. 项目介绍
EspHoMaTriXv2 是一个基于 8x32 RGB LED 矩阵的简易 DIY 状态显示项目,通过 esphome.io 和 Home Assistant 实现。该项目允许用户自定义显示内容,包括时钟、日期以及 Home Assistant 提供的最多 24 个其他屏幕。每个屏幕都可以与 8x8 位 RGB 图标或 GIF 动画关联。该项目适用于 Home Assistant 用户,提供了一个无需付费蓝图、MQTT 代理服务器或上传文件到 ESP 设备的优化和可扩展集成方案。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以从以下位置下载项目源码:
GitHub 仓库地址:https://github.com/lubeda/EspHoMaTriXv2.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装之前,请确保您的计算机上已经安装了以下软件:
- ESPHome
- Home Assistant
- Python 3.x
以下是环境配置的步骤,以及相应的图片示例:
安装 ESPHome
首先,确保您的系统中安装了 ESPHome。可以通过以下命令安装:
pip install esphome

安装 Home Assistant
Home Assistant 可以通过多种方式安装,推荐使用 Home Assistant 的安装脚本。请参考以下步骤:
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/home-assistant/setup | bash -

4. 项目安装方式
以下是项目的安装步骤:
-
克隆项目到本地计算机:
git clone https://github.com/lubeda/EspHoMaTriXv2.git -
将项目中的
copy2esphome文件夹下的文件复制到您的 ESPHome 配置目录下:cp -r EspHoMaTriXv2/copy2esphome/* /path/to/your/esphome/config/ -
下载字体文件,并将其放置在 ESPHome 字体目录下:
wget https://github.com/trip5/Matrix-Fonts/archive/master.zip unzip master.zip cp Matrix-Fonts-master/* /path/to/your/esphome/config/fonts/ -
在 ESPHome 仪表盘中添加新的设备,并上传固件到您的 Ulanzi 设备。
5. 项目处理脚本
项目中的处理脚本主要是用来生成自定义显示内容的 YAML 配置文件。以下是一个简单的示例:
# 在您的 ESPHome 配置文件中添加以下内容
esphome:
name: EspHoMaTriX
platform: ESP32
board: esp32dev
wifi:
ssid: 'YourSSID'
password: 'YourPassword'
mqtt:
broker: 'mqtt.example.com'
port: 1883
# 其他配置...
# 添加显示配置
display:
- platform: led_matrix
width: 32
height: 8
pin: GPIO6
# 其他显示配置...
确保根据您的硬件和需求调整上述配置。
以上就是 EspHoMaTriXv2 项目的下载及安装教程,希望对您有所帮助!
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143