汇编学习笔记【1】

汇编指令是机器指令的助记符,同机器指令一一对应
每一种CPU都有自己的汇编指令集

汇编语言[mov ax,bx]
         |
         | 编译器
         |
机器语言[110101010101]
         |
      硬件机器

存储器被划分成多个存储单元
一个存储单元可以存储一个字节,即8个二进制位,也就是一个Byte,字节

在计算机中专门有连连CPU和其他芯片的导线,通常称为总线。
总线从物理上讲,就是一根根导线的集合。
总线从逻辑上分为3类:地址总线、控制总线、数据总线

CPU是通过地址总线来指定存储器的单元的。
一个CPU有N根地址线,则可以说这个CPU的地址总线宽度为N,这样CPU最多可以寻找2的N次方个内存单元


RAM(随机存储器),可读可写,必须带电存储,关机后存储内容丢失
ROM(只读存储器),只能读不能写,关机后其中内容不丢失

在PC中,所有的物理存储器被看作一个由若干存储单元组成的逻辑存储器,每个物理存储器在这个逻辑存储器中占有一个地址段,即一段地址空间。CPU在这段地址空间中读写数据,实际上就是在相对应的物理存储器中读写数据

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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