loop loope loopne有什么差别

loope和loopne就是比loop多了一个测试ZF标志位的东西。

loope是只有在CX不等于0和ZF=1的情况下才执行循环。

loopne是是只有在CX不等于0和ZF=0的情况下才执行循环。

例子:

assume cs:code,ds:data

data segment

buff db 12,45,67,23,0FFH

data ends

code segment

start:

mov ax,data

mov ds,ax

mov bx,offset buff

mov cx,100

circle:

inc byte ptr [bx]

inc bx

cmp byte ptr [bx],0FFH

loopne circle

mov ax,4C00H

int 21H

code ends end start

扩展资料

loop closure detection与place recognition有很多相似之处，它们所使用的方法很多都是相通的，可以说place recognition是loop closure detection的支撑。

不同点：

它们对应的性能评价指标有些不同：

（1）place recognition主要关注算法对视角变化和光照变化的鲁棒性，具体说来就是Precision和Recall的取值

（2）由于loop closure detection是slam的一个模块，所以loop closure detection除了关注算法对视角变化和光照变化的鲁棒性外，还关注算法的时间性能。

尽管有些place recognition算法也关注算法的时间性能，但是place recognition主要关心的是算法的离线时间性能，也就是place recognition关注判断某张所对应的位置是否在整个数据集（数据集大小固定）中对应的位置出现所用的时间。

而loop closure detection关注的是算法的在线性能，也就是随着算法的时间性能随着机器人采集的增长的变化趋势。

因此，如果一种place recognition算法仅能做离线工作，那它就不能移植成loop closure detection算法。

反之，如果一种place recognition算法能做在线工作，那它就能移植成loop closure detection算法，这时place recognition和loop closure detection的方法的核心是一样的。

参考资料来源：百度百科——Loop

一、《计算机专业英语》

1 file n 文件；v 保存文件

2 command n 命令，指令

3 use v 使用，用途

4 program n 程序

5 line n (数据，程序)行，线路

6 if conj 如果

7 display vt 显示，显示器

8 set v 设置，n 集合

9 key n 键，关键字，关键码

10 list n 列表，显示，v 打印

11 by prep 凭，靠，沿

12 press v 按，压

13 with prep 用，与，随着

14 format n 格式

15 change v 更换，改变，变动

16 cursor n 光标

17 directory n 目录，索引簿

18 from prep 从，来自，以来

19 menu n 菜单，目录

20 option n 任选，选择，可选项

21 character n 字符，符号，特性

22 current n 电流

23 type n 型，类型；v 打印

24 screen n 屏幕，屏；v 屏蔽

25 specify v 指定，规定，确定

26 move v 移动

27 disk n 盘，磁盘

28 text n 正文，文本

29 drive v 驱动；n 驱动器

30 see v 看，看出，查看

31 name n 名，名称；vt 命名

32 record n 记录

33 box n 箱，匣，(逻辑)框

34 database n 数据库

35 help v & n 帮助

36 memory n 记忆存储，存储器

37 which pron 哪个，a 那一个

38 all a 全，全部；ad 完全

39 on ad 接通，导电，开

40 copy n 复制，v 拷贝

41 shell n 壳，外壳

42 delete vt 删除，删去，作废

43 enter v 键入，送入

44 margin n 余量，边缘，边际

45 mark n 标记；vt 加标记

46 also ad & conj 也，亦，还

47 do v 做，干；n 循环

48 information n 信息，情报

49 choose v 挑选，选择，选定

50 select vt 选择

51 group n 组，群

52 first a & ad & n 第一，首先

53 field n 字段，域，栏，场

54 procedure n 过程，程序，工序

55 print v 打印，印刷

56 return v 返回，回送

57 number n 数字，号码；vt 编号

58 selected a 精选的

59 want v 需要，应该，缺少

60 window n 窗口

61 message n 信息，消息，电文

62 dialog n & vt 对话

63 example n 例子，实例

64 create vt 创立，建立

65 insert vt 插入

66 related a 相关的

67 item n 项，项目，条款

68 edit vt 编辑，编排，编篡

69 marked a 有记号的

70 area n (区)域，面积，方面

71 parameter n 参数，参变量

72 then ad & conj 那时，则

73 variable a 可变的；n 变量

74 tab n 制表键

75 up ad 上，向上，a 高的

76 string n 行，字符串

77 each a & ad 各(自)，每个

78 active a 激活的，活动的

79 topic n 题目，论题

80 start v 起动，开始，启动

81 mode n 态，方式，模

82 selection n 选择

83 function n 函数，功能， *** 作

84 word n 字(词)，单词

85 make vt 制造，形成，接通

86 right a 右边的，正确的

87 value n 值

88 button n 按钮

89 index n 索引，变址，指数

90 without prep 没有，在以外

91 appear vi 出现，显现，好像

92 left a & n 左边(的)

93 save v 保存

94 next n 下一次，a 其次

95 off ad (设备)关着，脱离

96 following a 下列的，以下的

97 control v 控制，支配，管理

98 only a 唯一的，ad 仅仅

99 user n 用户

100 end n 结束，终点，端点

101 system n 系统

102 contain vt 包含，包括

103 time n 时间；vt 计时

104 letter n 字母，信

105 data n 数据

106 setting n 设置，调整

107 desire v & n 期望

108 position n 位置；vt 定位

109 down ad 落下，降低，减少

110 task n 任务；v 派给任务

111 view n & v 视图，景象

112 switch n & v 开关，转换，切换

113 include vt 包括，包含

114 get v 得到，获得，取

115 default v 缺省，预置，约定

116 structure n 结构，构造，构件

117 into prep 向内，进入

118 path n 路径，通路，轨道

119 blank n 空白，间隔

120 open v 打开，开启，断开

二、《计算机专业英语词汇》

A

Active-matrix主动距陈

Adapter cards适配卡

Advanced application高级应用

Analytical graph分析图表

Analyze分析

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Application software 应用软件

Arithmetic operations算术运算

Audio-output device音频输出设备

Access time存取时间

access存取

accuracy准确性

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Add-ons 插件

Address地址

Agents代理

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Applets程序

Asynchronous communications port异步通信端口

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B

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Bar code reader条形码读卡器

Basic application基础程序

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Binary system二进制系统

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Bluetooth蓝牙

Broadband宽带

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Clarity清晰度

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Column列

Combination key结合键

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connectivity连接，结点

Continuous-speech recognition system连续语言识别系统

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RAM random access memory随机存储器

>

简介

该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild）上的准确率为9938%。

在github上有相关的链接和API文档。

在下方为提供的一些相关源码或是文档。当前库的版本是v020，点击docs可以查看API文档，我们可以查看一些函数相关的说明等。

安装配置

安装配置很简单，按照github上的说明一步一步来就可以了。

根据你的python版本输入指令：

pip install face_recognition11

或者

pip3 install face_recognition11

正常来说，安装过程中会出错，会在安装dlib时出错，可能报错也可能会卡在那不动。因为pip在编译dlib时会出错，所以我们需要手动编译dlib再进行安装。

按照它给出的解决办法：

1、先下载下来dlib的源码。

git clone

2、编译dlib。

cd dlib

mkdir build

cd build

cmake -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

cmake --build1234512345

3、编译并安装python的拓展包。

cd

python3 setuppy install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212

注意：这个安装步骤是默认认为没有GPU的，所以不支持cuda。

在自己手动编译了dlib后，我们可以在python中import dlib了。

之后再重新安装，就可以配置成功了。

根据你的python版本输入指令：

pip install face_recognition11

或者

pip3 install face_recognition11

安装成功之后，我们可以在python中正常import face_recognition了。

编写人脸识别程序

编写py文件：

# -- coding: utf-8 --

#

# 检测人脸

import face_recognition

import cv2

# 读取并识别人脸

img = face_recognitionload_image_file("silicon_valleyjpg")

face_locations = face_recognitionface_locations(img)

print face_locations

# 调用opencv函数显示

img = cv2imread("silicon_valleyjpg")

cv2namedWindow("原图")

cv2imshow("原图", img)

# 遍历每个人脸，并标注

faceNum = len(face_locations)

for i in range(0, faceNum):

top = face_locations[i][0]

right = face_locations[i][1]

bottom = face_locations[i][2]

left = face_locations[i][3]

start = (left, top)

end = (right, bottom)

color = (55,255,155)

thickness = 3

cv2rectangle(img, start, end, color, thickness)

# 显示识别结果

cv2namedWindow("识别")

cv2imshow("识别", img)

cv2waitKey(0)

cv2destroyAllWindows()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637381234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738

注意：这里使用了python-OpenCV，一定要配置好了opencv才能运行成功。

运行结果：

程序会读取当前目录下指定的，然后识别其中的人脸，并标注每个人脸。

（使用来自美剧硅谷）

编写人脸比对程序

首先，我在目录下放了几张：

这里用到的是一张乔布斯的照片和一张奥巴马的照片，和一张未知的照片。

编写程序：

# 识别中的人脸

import face_recognition

jobs_image = face_recognitionload_image_file("jobsjpg");

obama_image = face_recognitionload_image_file("obamajpg");

unknown_image = face_recognitionload_image_file("unknownjpg");

jobs_encoding = face_recognitionface_encodings(jobs_image)[0]

obama_encoding = face_recognitionface_encodings(obama_image)[0]

unknown_encoding = face_recognitionface_encodings(unknown_image)[0]

results = face_recognitioncompare_faces([jobs_encoding, obama_encoding], unknown_encoding )

labels = ['jobs', 'obama']

print('results:'+str(results))

for i in range(0, len(results)):

if results[i] == True:

print('The person is:'+labels[i])123456789101112131415161718123456789101112131415161718

运行结果：

识别出未知的那张照片是乔布斯的。

摄像头实时识别

代码：

# -- coding: utf-8 --

import face_recognition

import cv2

video_capture = cv2VideoCapture(1)

obama_img = face_recognitionload_image_file("obamajpg")

obama_face_encoding = face_recognitionface_encodings(obama_img)[0]

face_locations = []

face_encodings = []

face_names = []

process_this_frame = True

while True:

ret, frame = video_captureread()

small_frame = cv2resize(frame, (0, 0), fx=025, fy=025)

if process_this_frame:

face_locations = face_recognitionface_locations(small_frame)

face_encodings = face_recognitionface_encodings(small_frame, face_locations)

face_names = []

for face_encoding in face_encodings:

match = face_recognitioncompare_faces([obama_face_encoding], face_encoding)

if match[0]:

name = "Barack"

else:

name = "unknown"

face_namesappend(name)

process_this_frame = not process_this_frame

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):

top = 4

right = 4

bottom = 4

left = 4

cv2rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

cv2rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

font = cv2FONT_HERSHEY_DUPLEX

cv2putText(frame, name, (left+6, bottom-6), font, 10, (255, 255, 255), 1)

cv2imshow('Video', frame)

if cv2waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

video_capturerelease()

cv2destroyAllWindows()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545512345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455

识别结果：

我直接在手机上百度了几张图试试，程序识别出了奥巴马。

这个库很cool啊！

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