Partitioning for Synthesis

本文介绍了一种基于“分而治之”的概念来简化复杂设计的方法——设计分区,并提供了实现最佳综合效果及缩短编译时间的一系列建议。这些策略包括保持相关组合逻辑在同一模块内、按功能划分模块、限制合理区块大小等。

Partitioning can be viewed as, utilizing the “Divide and Conquer” concept to reduce complex designs into simpler and manageable blocks. Promoting design reuse is one of the most significant advantages to partitioning the design.

Apart from the ease in meeting timing constraints for a properly partitioned design, it is also convenient to distribute and manage different blocks of the design between team members.

The following recommendations achieve best synthesis results and reduction in compile time.

a) Keep related combinational logic in the same module.
b) Partition for design reuse.
c) Separate modules according to their functionality.
d) Separate structural logic from random logic.
e) Limit a reasonable block size (depends on the memory capacity of the machine)
f) Partition the top level (separate I/O Pads, Boundary Scan and core logic).
g) Do not add glue-logic at the top level.
h) Isolate state-machine from other logic.
i) Avoid multiple clocks within a block.
j) Isolate the block that is used for synchronizing multiple clocks.
k) WHILE PARTITIONING, THINK OF YOUR LAYOUT STYLE.




一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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