如何用 LCD Image Converter 把一张图“喂”给单色屏？一个嵌入式工程师的实战笔记
最近在做一个带OLED屏的小项目，客户给了个Logo要显示在开机画面上。看起来简单：不就是放张图吗？但真正动手才发现——微控制器可不懂PNG、BMP这些文件格式，它只认数组。
于是问题来了：
怎么把设计稿变成一段可以直接烧进Flash的const uint8_t[]数据？
手动一个像素一个像素地数？别开玩笑了，128×64的屏幕有8192个点，写到一半眼都花了，还容易出错。这时候我才意识到，工具链里缺了关键一环：图像到代码的自动化转换流程。
直到我遇见了LCD Image Converter—— 一个其貌不扬却极其实用的小工具。今天就想和大家聊聊，我是如何靠它把一张图片“无损移植”到单色OLED上的全过程。
为什么我们需要这个工具？
先说背景：我们用的是常见的0.96英寸SSD1306驱动的OLED屏，分辨率128×64，单色显示（每个像素非黑即白）。这种屏幕在STM32、ESP32等MCU项目中非常普遍，常用于显示图标、菜单项、启动画面等静态内容。
但问题是，设计师给你的永远是.png或.bmp，而你的C代码需要的是这样的东西：
const uint8_t my_logo[] = { 0xff, 0x81, 0x81, 0xff, ... };传统做法要么靠人肉“翻译”，要么写Python脚本批量处理。前者效率低，后者门槛高。更麻烦的是，一旦Logo改了个颜色或者大小，又得重来一遍。
有没有一种方式，能让我双击打开、拖入图片、点几下鼠标就生成可用数组？
有，LCD Image Converter 就是干这事的。
这个工具到底做了什么？
简单讲，它把图像从“人类看得懂”的格式，转成了“MCU读得动”的格式。
具体来说，整个过程分五步走：
- 加载图像→ 支持BMP/PNG，自动解析成像素矩阵
- 灰度化 + 二值化→ 彩色图变黑白，再根据阈值决定每个像素是0还是1
- 排列重组→ 按照目标LCD的数据组织方式重新排序（行优先？列优先？）
- 位压缩打包→ 每8个像素塞进1个字节，节省空间
- 输出C数组→ 直接复制粘贴就能用
比如一个128×64的单色图，总共8192个像素，转换后就是1024字节的数组（8192 ÷ 8 = 1024），刚好放进Flash里。
这听起来不复杂，但细节决定成败。尤其是第3、4步——稍有不慎，屏幕上出来的可能就是一堆乱码、镜像甚至旋转90度的“抽象艺术”。
单色图像的本质：1 bit 背后的逻辑
很多人以为“单色”就是“只有黑白两色”，其实技术上更重要的是它的存储结构。
- 每个像素只占1 bit
1表示点亮（通常是白色）0表示熄灭（黑色）
因为不能每个bit单独存，所以硬件层面采用字节打包的方式：连续8个水平像素合并为1个字节。
举个例子，假设一行前8个像素是：亮、灭、灭、灭、亮、灭、灭、灭
对应二进制就是：10001000，也就是十六进制的0x88
如果这一行接下来又是同样的模式，那第二个字节也是0x88。
最终你会得到类似这样的数组：
const uint8_t icon[8] = { 0x88, 0x88, 0x88, 0xFF, 0x00, 0x80, 0x01, 0x00 };当你把这个数组传给OLED驱动函数时，它会按页（page）写入显存，逐行还原出原始图案。
⚠️ 关键提醒：不同LCD控制器对数据顺序的要求不一样！
比如 SSD1306 默认使用 Page Addressing Mode，每页高8像素；而某些TFT可能按列扫描。必须查手册确认匹配格式，否则图像会错位、翻转或倒置。
实战演示：把Logo烧进OLED
下面是我实际操作的完整流程，手把手带你走通一遍。
第一步：准备源图像
- 使用Photoshop/Figma导出为BMP 或 PNG
- 分辨率裁剪为128×64（与屏幕一致）
- 转为纯黑白（不要灰度渐变，避免二值化失真）
建议用无压缩BMP，确保像素准确读取。
第二步：打开 LCD Image Converter 设置参数
这是我最常使用的配置组合：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| Color Mode | Monochrome |
| Output Format | C Array |
| Scan Direction | Horizontal (Row Major) |
| Bit Order | MSB First |
| Invert Pixels | No |
解释一下这几个选项的意义：
- Horizontal Scan：按行扫描，适合大多数OLED驱动
- MSB First：高位在前，意味着第一个像素对应字节的bit7
- 如果你发现图像左右翻转了，试试切换成 LSB First
- 如果上下颠倒，可能是Page顺序反了，可以在软件里调换行序或启用垂直扫描
右侧有个实时预览窗口，特别有用。你可以马上看到转换后的效果是不是对的。
第三步：生成代码并导入工程
点击“Generate C File”后，工具会输出如下代码：
// Generated by LCD Image Converter // Size: 128 x 64 pixels // Data size: 1024 bytes const uint8_t welcome_logo[1024] = { 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, ... };保存为oled_icon.h并加入项目：
// oled_icon.h #ifndef OLED_ICON_H #define OLED_ICON_H extern const uint8_t welcome_logo[1024]; #endif第四步：在STM32上显示出来
我用的是HAL库 + SSD1306驱动库（基于I2C通信），核心代码非常简洁：
#include "ssd1306.h" #include "oled_icon.h" int main(void) { HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); ssd1306_Init(); // 初始化OLED ssd1306_Fill(Black); // 清屏 ssd1306_DrawBitmap(0, 0, welcome_logo, 128, 64, White); ssd1306_UpdateScreen(); // 刷新到屏幕 while (1) { // 主循环 } }其中ssd1306_DrawBitmap()函数负责将数组内容写入显存缓冲区，最后通过UpdateScreen()刷到物理屏幕上。
几分钟之内，我的Logo就亮了——没有错位，没有翻转，清晰完整。
那一刻我只想说一句：这工具太值了。
那些年踩过的坑：常见问题与应对策略
别看流程简单，第一次用的时候我也翻车了几次。总结几个典型问题和解决方法：
❌ 图像上下颠倒？
→ 很可能是扫描方向设置错了。
有些LCD控制器是从底部往上画页的。尝试勾选“Vertical Flip”或手动反转数组行顺序。
❌ 左右镜像？
→ 检查Bit Order是否匹配硬件要求。
SSD1306一般用MSB First，如果你设成了LSB First，每一字节内的像素就会反着来。
❌ 显示模糊或部分缺失？
→ 确认图像尺寸是否严格等于屏幕分辨率。
哪怕多1像素，都会导致后续数据错位。务必裁剪精准。
❌ 黑白反过来了？
→ 可以启用工具中的Invert Pixels选项，或者修改驱动层逻辑：
ssd1306_DrawBitmap(x, y, data, w, h, Black); // 反色绘制❌ 编译报错“undefined symbol”？
→ 忘记加extern声明，或头文件路径没包含。
检查Makefile或IDE的include路径设置。
提升效率的几个实用技巧
用了几次之后，我发现一些能让工作流更顺畅的做法：
✅ 统一资源管理目录
建立清晰的文件结构：
/project /src /inc /assets/images/ ← 存放原始PNG/BMP /generated/oled_icons.h ← 自动生成的头文件这样团队协作时，谁都能快速找到源图和对应数据。
✅ 版本同步机制
当UI设计师更新了图标，记得重新运行转换工具，并提交新的.h文件。可以加一条Git Hook提示：“请更新生成的图像资源”。
✅ 内存占用心里有数
记住这个公式：
$$
\text{图像大小（字节）} = \frac{\text{宽度} \times \text{高度}}{8}
$$
例如：
- 128×64 → 1024 B
- 84×48（Nokia 5110）→ 504 B
- 64×32 → 256 B
提前规划好Flash空间，避免后期资源膨胀导致程序溢出。
✅ 进阶玩法：自动化集成（CI/CD）
如果有命令行版本的转换工具（或自己封装Python脚本），可以写个批处理脚本，在编译前自动处理所有图像资源，实现真正的“一键构建”。
它不只是个转换器，更是开发链路的关键拼图
回过头看，LCD Image Converter 看似只是一个小小的格式转换工具，实则是连接设计与实现之间的桥梁。
在过去，图像资源往往是“死代码”——一旦嵌入，修改成本极高。而现在，只要换个图、点一下生成，就能立刻看到效果。
这种“所见即所得”的体验，极大提升了调试效率和迭代速度。
更重要的是，它让嵌入式开发不再只是“写寄存器”，而是开始具备现代软件工程的特征：模块化、可维护、易扩展。
写在最后：关于工具的选择与成长
做嵌入式久了你会发现，真正拉开差距的，往往不是谁更能熬夜调bug，而是谁更善于利用工具解放双手。
像 LCD Image Converter 这样的小工具，免费、轻量、专注单一任务，却能在关键时刻帮你省下几小时甚至几天的时间。
下次当你又要“手动提取像素数据”的时候，不妨停下来问问自己：
有没有现成的工具能替我完成这件事？
也许答案就在某个不起眼的开源仓库里，等着被你发现。
如果你也在用类似的工具，或者有自己的图像处理方案，欢迎留言交流！我们一起把嵌入式开发变得更高效一点。
