Adafruit 2,23" Monochrom OLED Bonnet für Raspberry Pi, 4567

Das Adafruit 2,23" Monochrom OLED Bonnet für Raspberry Pi ist ein gut lesbares Display, das sich direkt auf dein Raspberry Pi stecken lässt. Das Bonnet verfügt über ein einfarbiges OLED-Display mit einer Bildschrimdiagonalen von 2,23" und einer Auflösung von 128x32 Pixel. Das Display wird per I2C-Bus angesteuert und verwendet GPIO 4 zum Zurücksetzen des Screens. Es bleiben somit viele Anschlüsse frei, die weiterhin für Taster, LEDs und Sensorik verwendet werden können.

Im Vergleich zum PiOLED-Display hat dieses die gleiche Auflösung, ist jedoch viel größer, sodass es auch von größerer Entfernung aus abgelesen werden kann. Dieser Bildschirm besteht aus 128 x 32 einzelnen weißen OLED-Pixeln. Da das Display sein eigenes Licht erzeugt, ist keine zusätzliche Hintergrundbeleuchtung erforderlich. Dies reduziert die zum Betrieb der OLEDs erforderliche Stromaufnahme und ist gleichzeitig der Grund für den hohen Kontrast.

Die Verwendung des Displays ist sehr einfach, Adafruit hat hierfür eine Python-Bibliothek für den SSD1305-Chipsatz vorbereitet. Der Beispielcode zeigt mithilfe der Python-Imaging-Bibliothek, wie Bilder und Texte nach Belieben dargestellt werden können. Adafruit hat in Tests eine Framerate von 30 FPS erreicht, sodass auch Animationen oder einfache Videos abgespielt werden können.

Das Bonnet wird komplett vormontiert und getestet geliefert, sodass Du es direkt anschließen kannst und direkt den Python-Code ausführen kannst. Funktioniert mit jedem Raspberry Pi-Computer mit einem 2x20-Anschluss, wie z. B. Pi B +, Pi 2, Pi 3, Pi 4 und Pi Zero (und allen anderen Computern mit einem 2x20-Anschluss!).

Am unteren Rand befindet sich ein Qwiic / STEMMA QT-Anschluss für I2C-Sensoren und -Geräte. Bitte beachte, dass OLEDs mit der Zeit an Helligkeit verlieren können. Adafruit empfiehlt daher das Display auszuschalten, falls es nicht benötigt wird. Raspberry Pi, Gehäuse, Kabel und Sensoren sind im Lieferumfang nicht enthalten.

Beispielcode und weitere Informationen finden Sie auf GitHub.