1.一文解决printf()是源码引用如何与UART外设驱动函数“勾搭”起来的？
2.python pip 安装dlib一直失败？
3.最新人脸识别库Dlib安装方法！无需CMAKE，源码引用VS，源码引用仅需1行命令！源码引用
4.14 Dlib快速入门
5.有一张人脸的源码引用侧脸图像，如何用python及相关的源码引用阿乐源码网站库来计算人脸转过的角度。
6.unmatched(riscv64)上编译,源码引用安装和移植SPEC CPU 2006

一文解决printf()是如何与UART外设驱动函数“勾搭”起来的？

       在嵌入式编程中，输出调试信息是源码引用定位和分析问题的重要手段。本文将通过 IAR 开发环境探讨如何利用微控制器内的源码引用硬件 UART（通用异步接收/发送）外设实现打印信息输出。首先，源码引用让我们了解一下打印输出的源码引用整体软硬件结构。硬件方面，源码引用涉及到 PC 主机、源码引用目标板 MCU、源码引用串口线（RS 或 TTL 串口转 USB 模块）。源码引用在软件层面，PC 需要串口调试助手，目标板的 MCU 应用程序则需包含打印输出代码。当 MCU 程序运行时，通过 UART 外设将打印字符物理传输至 PC 上的调试助手，实现信息显示。

       深入探讨到 C 标准头文件 stdio.h，这是 C 语言提供的输入输出标准库，由工具链自动提供，不需用户手动添加。stdio.h 包含了如 printf() 等函数的定义。在嵌入式 IAR 环境下，虽然这些函数的底层实现细节可能不为用户所见，但它们确实与 UART 外设驱动函数紧密相连。因此，了解 printf() 等函数如何与 UART 外设驱动交互是关键。

       接下来，我们将关注 UART 外设驱动函数。例如，主力资金 指标源码恩智浦 i.MXRT MCU 的 LPUART 驱动库提供了 LPUART_WriteBlocking() 和 LPUART_ReadBlocking() 等函数，用于数据发送和接收。虽然这些函数仅支持基本的数据传输，但通过结合 printf() 的格式化功能，可以实现更丰富的打印输出。

       IAR 软件对 C 标准 I/O 库的支持是通过其预编译的底层接口实现的。在 IAR 中编译和链接程序时，用户可以通过查看生成的 .map 文件来了解函数的来源。本文将通过一个示例工程演示如何配置 IAR，以轻松发现底层接口函数，并了解如何实现与硬件 UART 外设交互的底层接口 __write() 函数。通过配置 Library 设置、选择适当的实现选项，用户能够看到 __write() 函数的原型及其依赖的接口函数。

       实现底层接口 __write() 函数需要关注 IAR 提供的 DLIB 库中关于 I/O 的相关源码实现。在 DLIB 库中，可以找到实现 __write() 函数原型及其示例代码的文件。通过将 LPUART_WriteBlocking() 函数集成到 __write() 实现中，可以解决报错问题。在工程编译完成后，用户可以通过查看生成的 .map 文件来了解 DLIB 库的组成和具体实现。

       通过上述步骤，用户可以轻松理解 IAR 环境下 printf() 函数与 UART 外设驱动函数之间的交互过程，实现高效的调试信息输出。本文旨在提供一个全面的视角，帮助嵌入式开发者深入理解这一关键组件的集成与工作原理。

python pip 安装dlib一直失败？

       å®‰è£…失败需要检查几个问题：

       å…¼å®¹é—®é¢˜ï¼Œå¯¹åº”的包支持的操作系统，支持的Python版本

       å®‰è£…问题，部分包只能通过源码安装，或者离线的wheel方式安装

       æ ¸å¯¹åŒ…的安装文档

最新人脸识别库Dlib安装方法！无需CMAKE，VS，仅需1行命令！

       对于需要进行人脸识别的同学，DLib和Face_recognition库无疑是强大的工具。它们可以简化到行Python代码实现高效的小程序天气源码人脸识别系统，实时检测个关键点，且检测率和识别精度极高。然而，对于Windows用户来说，DLib的安装过程常常令人头疼，涉及到VS、MSVC++、Boost等众多依赖库，安装过程充满挑战，尤其是从源代码安装时，各种环境问题可能导致错误频发。

       传统的安装步骤繁琐，官方推荐的Windows 安装流程包括安装Visual Studio、CMake、Boost等多个库，然后下载并配置源代码。然而，由于环境差异，这些步骤往往难以在所有机器上顺利执行。实际上，一个更简单的方法是使用Anaconda来安装DLib。首先，只需安装Python 3.9版本的Anaconda，从清华源下载并安装。在Anaconda环境中，安装过程更为便捷，且无需繁琐的编译步骤。

       步骤如下：1）安装Anaconda，注意选择将Anaconda添加到系统路径；2）配置国内镜像源；3）使用一行命令 `conda install -c conda-forge dlib` 安装DLib。安装完成后，验证是否成功，通过导入dlib并进行特征点检测。如果遇到问题，dede推广网站源码可以直接联系作者寻求帮助。

       对于有需求的同学，作者计划在下期分享一个更详细的摄像头实时人脸识别系统的实现教程，只需行代码。希望这个简单易行的DLib安装方法能帮助大家顺利进行人脸处理项目。感谢大家的支持和关注，期待更多互动！

Dlib快速入门

       Dlib是一个由C++编写的功能丰富的库，包括机器学习、数值计算、图模型算法和图像处理等多个领域。为了使用Dlib，首先需要安装cmake。对于Linux或Mac OS，可通过在官网下载相应的源码并以root权限在终端运行命令进行安装；对于Windows用户，则以管理员身份打开cmd安装。确保cmake已成功安装后，通过pip安装Dlib。安装完成后，在Python环境下导入Dlib，确认其成功安装。

       在Mac OS系统上，还需安装XQuartz以用于显示图像。若在安装XQuartz后遇到显示问题，可运行特定命令解决。完成安装后，可以体验Dlib提供的处理功能。

       人脸检测

       首先，加载Dlib库并准备人脸检测器和显示窗口。获取路径后，对每张执行检测，并在上显示检测结果对应的矩形框。在检测时，指标源码(选股)可以设定一个阈值以控制检测结果的精确度。

       人脸关键点检测

       利用训练好的模型shape_predictor__face_landmarks.dat，在人脸检测的同时，检测出人脸上的个关键点。准备人脸检测器、关键点检测模型、显示窗口和路径后，对每张进行关键点检测。

       人脸识别

       人脸检测后，通过将每张人脸映射为一个维的向量来实现人脸识别。当两个向量之间的欧氏距离小于0.6时，可以认为是同一个人。在LFW数据集上，这种方法的准确率可达.%。为实现这一功能，需要两个模型：shape_predictor__face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat。根据人脸检测结果获得关键点检测结果，进一步得到维向量表示。通过距离计算函数比较向量，找出最匹配的标注。

       在实际应用中，处理多张标注和未标注，可以确认相似度。例如，通过比较白百合和王珞丹的，可以显示两者之间的相似度。

       人脸聚类

       对于大量中的大量人脸进行聚类，基于人脸识别标准，将距离较近的人脸归为一类，可能代表同一人。准备模型和后，获取所有的关键点检测结果和向量表示。以0.5为阈值进行聚类，找出包含最多人脸的类别，并保存这些人脸。

       物体追踪

       物体追踪是指在视频的第一帧指定一个矩形区域，随后自动追踪后续帧中的物体位置。加载追踪器和后，对视频中的物体进行追踪。Dlib能准确追踪物体，即使物体位置发生变化。

       以上是Dlib库在人脸检测、关键点检测、人脸识别、人脸聚类和物体追踪方面的一些基本应用示例。通过这些功能，Dlib为图像处理和计算机视觉任务提供了强大的支持。

有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。

       这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高

       前言

       很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在行代码以内简单地实现人脸识别。

       一点区分

       对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。

       所用工具

       Anaconda 2——Python 2

       Dlib

       scikit-image

       Dlib

       对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：

       pip install dlib

       上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：

       pip install scikit-image

       注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

       人脸识别

       之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。

       首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

       准备了六个候选人的放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor__face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比

       CNN 更加强大。

       1. 前期准备

       shape_predictor__face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。

       然后准备几个人的人脸作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。

       本文这里准备的是六张，如下：

       她们分别是

       然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

       可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张微微侧脸，而且右侧有阴影。

       2.识别流程

       数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：

       3.代码

       代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py

       # -*- coding: UTF-8 -*-

       import sys,os,dlib,glob,numpy

       from skimage import io

       if len(sys.argv) != 5:

       print "请检查参数是否正确"

       exit()

       # 1.人脸关键点检测器

       predictor_path = sys.argv[1]

       # 2.人脸识别模型

       face_rec_model_path = sys.argv[2]

       # 3.候选人脸文件夹

       faces_folder_path = sys.argv[3]

       # 4.需识别的人脸

       img_path = sys.argv[4]

       # 1.加载正脸检测器

       detector = dlib.get_frontal_face_detector()

       # 2.加载人脸关键点检测器

       sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)

       # 3. 加载人脸识别模型

       facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)

       # win = dlib.image_window()

       # 候选人脸描述子list

       descriptors = []

       # 对文件夹下的每一个人脸进行:

       # 1.人脸检测

       # 2.关键点检测

       # 3.描述子提取

       for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):

       print("Processing file: { }".format(f))

       img = io.imread(f)

       #win.clear_overlay()

       #win.set_image(img)

       # 1.人脸检测

       dets = detector(img, 1)

       print("Number of faces detected: { }".format(len(dets)))

       for k, d in enumerate(dets):

       # 2.关键点检测

       shape = sp(img, d)

       # 画出人脸区域和和关键点

       # win.clear_overlay()

       # win.add_overlay(d)

       # win.add_overlay(shape)

       # 3.描述子提取，D向量

       face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

       # 转换为numpy array

       v = numpy.array(face_descriptor)

       descriptors.append(v)

       # 对需识别人脸进行同样处理

       # 提取描述子，不再注释

       img = io.imread(img_path)

       dets = detector(img, 1)

       dist = []

       for k, d in enumerate(dets):

       shape = sp(img, d)

       face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)

       d_test = numpy.array(face_descriptor)

       # 计算欧式距离

       for i in descriptors:

       dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)

       dist.append(dist_)

       # 候选人名单

       candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']

       # 候选人和距离组成一个dict

       c_d = dict(zip(candidate,dist))

       cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])

       print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]

       dlib.hit_enter_to_continue()

       4.运行结果

       我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令

       python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg

       由于shape_predictor__face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。

       运行结果如下：

       The person is Bingbing。

       记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的。有兴趣的话可以把四张测试都运行下试试。

       这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试的输出结果是候选人4。对比一下两张可以很容易发现混淆的原因。

       机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。

       有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。

unmatched(riscv)上编译,安装和移植SPEC CPU

       为了在unmatched系统上编译、安装和移植SPEC CPU ，首先需要检查系统信息如下：

       Linux ubuntu 5..0--generic #-Ubuntu SMP Tue Sep :: UTC riscv riscv riscv GNU/Linux

       然后，需要安装编译工具：gcc, g++, gfortran。检查安装是否正确，复制SPEC CPU 源码。

       因为SPEC CPU 源码中自带的toolset不支持RISC-V，需自行编译。安装并检查gcc、g++、gfortran后，将spec cpu 源码复制出来，替换旧的config.guess, config.sub文件，使用最新版本的文件。

       接下来，在toolset源码路径下执行./buildtools编译toolset。在编译过程中，可能会遇到错误，需解决如下问题：

       出现__alloca'和__stat'未定义错误：注释掉glob/glob.c文件中第和第行。

       出现重复定义错误：执行export CFLAGS="$CFLAGS -fcommon"。

       'gets' undeclared错误：注释掉stdio.in.h中的相应行。

       pow、floor、fmod、sin等函数未定义：执行export PERLFLAGS="-A libs=-lm -A libs=-ldl -A libs=-lc -A ldflags=-lm -A cflags=-lm -A ccflags=-lm -Dlibpth=/usr/lib/riscv-linux-gnu -A ccflags=-fwrapv"。

       error building Perl错误：修改Configure文件中的相关行。

       error running TimeDate-1.测试套件：修改getdate.t文件中的第行。

       解决上述错误后，再次编译toolset，若部分Perl测试项未通过，输入y确认。编译成功后，验证工具集构建是否正确。在指定目录下创建文件夹并打包toolset，生成tar文件。

       之后，在同一目录下运行install.sh进行安装。遇到错误时，查看runspec-test.linux-riscv.out文件，并在perl-5..3/Configure文件中添加代码。重新编译并打包工具集后，再次安装以解决校验和检查错误。

       最后，如果希望直接在其他unmatched上移植已编译并打包的工具集，按照上述操作执行即可。这样，无需重复编译过程，便可以直接进行SPEC CPU 的测试。