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    Vivado設計流程分析 Vivado HLS實現OpenCV的開發流程

    2021年04月23日 11:32 ? 次閱讀
    作者:Harvest Guo來源:Xilinx DSP Specilist

      本文通過對OpenCV中圖像類型和函數處理方法的介紹,通過設計實例描述在vivadoHLS中調用OpenCV庫函數實現圖像處理的幾個基本步驟,完成從OpenCV設計到RTL轉換綜合的開發流程。

      開源計算機視覺 (OpenC++V) 被廣泛用于開發計算機視覺應用,它包含2500多個優化的視頻函數的函數庫并且專門針對臺式機處理器和GPU進行優化。OpenCV的用戶成千上萬,OpenCV的設計無需修改即可在 Zynq器件的ARM處理器上運行。但是利用OpenCV實現的高清處理經常受外部存儲器的限制,尤其是存儲帶寬會成為性能瓶頸,存儲訪問也會限制功耗效率。使用VivadoHLS高級語言綜合工具,可以輕松實現OpenCV C++視頻處理設計到RTL代碼的轉換,輸出硬件加速器或者直接在FPGA上實現實時視頻處理功能。同時,Zynq All-programmable SOC是實現嵌入式計算機視覺應用的極好方法,很好解決了在單一處理器上實現視頻處理性能低功耗高的限制,Zynq高性能可編程邏輯和嵌入式ARM內核,是一款功耗優化的集成式解決方案。

      1 OpenCV中圖像IplImage, CvMat, Mat 類型的關系和VivadoHLS中圖像hls::Mat類型介紹

      OpenCv中常見的與圖像操作有關的數據容器有Mat,cvMat和IplImage,這三種類型都可以代表和顯示圖像,但是,Mat類型側重于計算,數學性較高,openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重于“圖像”,opencv對其中的圖像操作(縮放、單通道提取、圖像閾值操作等)進行了優化。在opencv2.0之前,opencv是完全用C實現的,但是,IplImage類型與CvMat類型的關系類似于面向對象中的繼承關系。實際上,CvMat之上還有一個更抽象的基類----CvArr,這在源代碼中會常見。

      1.1 OpenCV中Mat類型:矩陣類型(Matrix)。

      在openCV中,Mat是一個多維的密集數據數組??梢杂脕硖幚硐蛄亢途仃?、圖像、直方圖等等常見的多維數據。

      Mat有3個重要的方法:

      1、Mat mat = imread(const String* filename); 讀取圖像

      2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 顯示圖像

      3、imwrite (const string& filename, InputArray img); 儲存圖像

      Mat類型較CvMat與IplImage類型來說,有更強的矩陣運算能力,支持常見的矩陣運算。在計算密集型的應用當中,將CvMat與IplImage類型轉化為Mat類型將大大減少計算時間花費。

      1.2 OpenCV中CvMat類型與IplImage類型:“圖像”類型

      在openCV中,Mat類型與CvMat和IplImage類型都可以代表和顯示圖像,但是,Mat類型側重于計算,數學性較高,openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重于“圖像”,openCV對其中的圖像操作(縮放、單通道提取、圖像閾值操作等)進行了優化。

      補充:IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -》 CvMat -》 IplImage

      CvArr用作函數的參數,無論傳入的是CvMat或IplImage,內部都是按CvMat處理。

      在openCV中,沒有向量(vector)的數據結構。任何時候,但我們要表示向量時,用矩陣數據表示即可。

      但是,CvMat類型與我們在線性代數課程上學的向量概念相比,更抽象,比如CvMat的元素數據類型并不僅限于基礎數據類型,比如,下面創建一個二維數據矩陣:

      CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);

      這里的type可以是任意的預定義數據類型,比如RGB或者別的多通道數據。這樣我們便可以在一個CvMat矩陣上表示豐富多彩的圖像了。

      1.3 OpenCV中IplImage類型

      在OpenCV類型關系上,我們可以說IplImage類型繼承自CvMat類型,當然還包括其他的變量將之解析成圖像數據。

      IplImage類型較之CvMat多了很多參數,比如depth和nChannels。在普通的矩陣類型當中,通常深度和通道數被同時表示,如用32位表示RGB+Alpha.但是,在圖像處理中,我們往往將深度與通道數分開處理,這樣做是OpenCV對圖像表示的一種優化方案。

      IplImage的對圖像的另一種優化是變量origin----原點。在計算機視覺處理上,一個重要的不便是對原點的定義不清楚,圖像來源,編碼格式,甚至操作系統都會對原地的選取產生影響。為了彌補這一點,openCV允許用戶定義自己的原點設置。取值0表示原點位于圖片左上角,1表示左下角。

      1.4 VivadoHLS中圖像數據類型hls::Mat《》

      VivadoHLS視頻處理函數庫使用hls::Mat《》數據類型,這種類型用于模型化視頻像素流處理,實質等同于hls::steam《》流的類型,而不是OpenCV中在外部memory中存儲的matrix矩陣類型。因此,在HLS實現OpenCV的設計中,需要將輸入和輸出HLS可綜合的視頻設計接口,修改為Video stream接口,也就是采用HLS提供的video接口可綜合函數,實現AXI4 video stream到VivadoHLS中hls::Mat《》類型的轉換。

      2 使用VivadoHLS實現OpenCV到RTL代碼轉換的流程

      2.1 OpenCV設計中的權衡

      OpenCV圖像處理是基于存儲器幀緩存而構建的,它總是假設視頻frame數據存放在外部DDR 存儲器中,因此,OpenCV對于訪問局部圖像性能較差,因為處理器的小容量高速緩存性能不足以完成這個任務。而且出于性能考慮,基于OpenCV設計的架構比較復雜,功耗更高。在對分辨率或幀速率要求低,或者在更大的圖像中對需要的特征或區域進行處理是,OpenCV似乎足以滿足很多應用的要求,但對于高分辨率高幀率實時處理的場景下,OpenCV很難滿足高性能和低功耗的需求。

      基于視頻流的架構能提供高性能和低功耗,鏈條化的圖像處理函數能減少外部存儲器訪問,針對視頻優化的行緩存和窗口緩存比處理器高速緩存更簡單,更易于用FPGA部件,使用VivadoHLS中的數據流優化來實現。

      VivadoHLS對OpenCV的支持,不是指可以將OpenCV的函數庫直接綜合成RTL代碼,而是需要將代碼轉換為可綜合的代碼,這些可綜合的視頻庫稱為HLS視頻庫,由VivadoHLS提供。

      OpenCV函數不能直接通過HLS進行綜合,因為OpenCV函數一般都包含動態的內存分配、浮點以及假設圖像在外部存儲器中存放或者修改。

      VivadoHLS視頻庫用于替換很多基本的 OpenCV函數,它與OpenCV具有相似的接口和算法,主要針對在FPGA架構中實現的圖像處理函數,包含了專門面向FPGA的優化,比如定點運算而非浮點運算(不必精確到比特位),片上的行緩存(line buffer)和窗口緩存(window buffer)。

      2.2 VivadoHLS實現OpenCV設計流程介紹

      使用VivadoHLS實現OpenCV的開發,主要的三個步驟如下:

      在計算機上開發OpenCV應用,由于是開源的設計,采用C++的編譯器對其進行編譯,仿真和debug,最后產生可執行文件。這些設計無需修改即可在 ARM內核上運行OpenCV應用。

      運行HLS生成RTL代碼,在vivadoHLS工程中啟動co-sim,重用openCV的測試激勵驗證產生的RTL代碼。在ISE或者Vivado開發環境中做RTL的集成和SOC/FPGA實現。

      2.2.1 VivadoHLS視頻庫函數

      HLS視頻庫是包含在hls命名空間內的C++代碼。#include “hls_video.h”

      與OpenCV等具有相似的接口和等效的行為,例如:

      OpenCV庫:cvScale(src, dst, scale, shift);

      HLS視頻庫:hls:cale《。。?!罚╯rc, dst, scale, shift);

      一些構造函數具有類似的或替代性的模板參數,例如:

      OpenCV庫:cv::Mat mat(rows, cols, CV_8UC3);

      HLS視頻庫:hls::Mat mat(rows, cols);

      ROWS和COLS指定處理的最大圖像尺寸

      表2.2.1 VivadoHLS視頻處理函數庫

      2.2.2 VivadHLS實現OpenCV設計的局限性

      首先,必須用HLS視頻庫函數代替OpenCV調用。

      其次,不支持OpenCV通過指針訪問幀緩存,可以在HLS中使用VDMA和 AXI Stream adpater函數代替。

      再者,不支持OpenCV的隨機訪問。HLS對于讀取超過一次的數據必須進行復制,更多的例子可以參見見hls:uplicate()函數。

      最后,不支持OpenCVS的In-place更新,比如 cvRectangle (img, point1, point2)。

      下面表格2.2.2列舉了OpenCV中隨機訪問一幀圖像處理對應HLS視頻庫的實現方法。

      OpenCVHLS視頻庫

      讀操作pix = cv_mat.at(i,j)

      pix = cvGet2D(cv_img,i,j)hls_img 》》 pix

      寫操作cv_mat.at(i,j) = pix

      cvSet2D(cv_img,i,j,pix)hls_img 《《 pix

      表 2.2.2 OpenCV和HLS中對一幀圖像像素訪問對應方法

      2.3 用HLS實現OpenCV應用的實例(快速角點濾波器image_filter)

      我們通過快速角點的例子,說明通常用VivadoHLS實現OpenCV的流程。首先,開發基于OpenCV的快速角點算法設計,并使用基于OpenCV的測試激勵仿真驗證這個算法。接著,建立基于視頻數據流鏈的OpenCV處理算法,改寫前面直覺的OpenCV的通常設計,這樣的改寫是為了與HLS視頻庫處理機制相同,方便后面步驟的函數替換。最后,將改寫的OpenCV設計中的函數,替換為HLS提供的相應功能的視頻函數,并用VivadoHLS綜合,最后在Xilinx開發環境下實現。當然,這些可綜合代碼也可在處理器或ARM上運行。

      2.3.1 設計基于OpenCV的視頻濾波器設計和測試激勵

      在這個例子中,首先設計開發完全調用OpenCV庫函數的快速角點濾波器設計opencv_image_filter.cpp和這個濾波器的測試激勵opencv_image_filter_tb.cpp,測試激勵用于仿真驗證opencv_image_filter算法功能。算法和測試激勵設計代碼如下:

      void opencv_image_filter(IplImage* src, IplImage* dst)

      {

      IplImage* gray = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );

      std::vector keypoints;

      cv::Mat gray_mat(gray,0);

      cvCvtColor( src, gray, CV_BGR2GRAY );

      cv::FAST( gray_mat, keypoints, 20, true);

      cvCopy( src,dst);

      for (int i=0;i

      {

      cvRectangle(dst, cvPoint(keypoints[i].pt.x-1,keypoints[i].pt.y-1),

      cvPoint(keypoints[i].pt.x+1,keypoints[i].pt.y+1), cvScalar(255,0,0),CV_FILLED);

      }

      cvReleaseImage( &gray );

      }

      例子2.3.1.1 通常的OpenCV視頻處理代碼opencv_image_filter.cpp

      int main (int argc, char** argv) {

      IplImage* src=cvLoadImage(INPUT_IMAGE);

      IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src-》depth, src-》nChannels);

      opencv_image_filter(src, dst);

      cvSaveImage(OUTPUT_IMAGE_GOLDEN, dst);

      cvReleaseImage(&src);

      cvReleaseImage(&dst);

      return 0;

      }

      例子2.3.1.2 OpenCV視頻處理測試激勵代碼opencv_image_filter_tb.cpp

      上面的例子是直接調用OpenCV在處理器上軟件應用實現的例子,可以看到在算法設計中直接調用opencV庫函數,測試激勵讀入圖像,經過濾波器處理輸出的圖像保存分析??梢钥吹?,算法的處理基于IPIimage類型,輸入和輸出圖像都使用此類型。

      2.3.2 使用IO函數和Vivado HLS視頻庫替換OpenCV函數庫

      需要特別說明的是,xilinx通常使用的視頻處理模塊都是基于axi4 streaming協議進行不同模式見像素數據的交互,也就是我們所說的AXI4 video接口協議格式。為了和xilinx視頻庫接口協議統一,VivadoHLS提供了視頻接口函數庫,用于從OpenCV程序中抽取需要進行RTL綜合轉換的頂層函數,并把這些可綜合的代碼和OpenCV不可綜合轉換的代碼進行隔離。然后,對需要綜合轉換為RTL代碼的OpenCV函數,用xilinx VivadoHLS提供相應功能的可綜合video函數進行替換。最后在C/C++編譯環境下仿真驗證OpenCV代碼和替換video函數后功能的一致,并在VivadoHLS開發環境中做代碼綜合和產生RTL代碼的co-sim混合仿真驗證。

      VivadoHLS可綜合的視頻接口函數:

      Hls::AXIvideo2Mat 轉換AXI4 video stream到hls::Mat表示格式

      Hls::Mat2AXIvideo 轉換hls::Mat數據格式到AXI4 video stream

      首先,我們對2.3.1中OpenCV的設計進行改寫,改寫的代碼還是完全基于OpenCV的函數,目的是為了對視頻的處理機制基于視頻流的方式,與VivadoHLS視頻庫提供函數的處理機制一致。下面是OpenCV設計的另一種寫法:

      void opencv_image_filter(IplImage* src, IplImage* dst)

      {

      IplImage* gray = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );

      IplImage* mask = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );

      IplImage* dmask = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );

      std::vector keypoints;

      cv::Mat gray_mat(gray,0);

      cvCvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY );

      cv::FAST(gray_mat, keypoints, 20, true);

      GenMask(mask, keypoints);

      cvDilate(mask,dmask);

      cvCopy(src,dst);

      PrintMask(dst,dmask,cvScalar(255,0,0));

      cvReleaseImage( &mask );

      cvReleaseImage( &dmask );

      cvReleaseImage( &gray );

      }

      例子2.3.2.1另一種OpenCV設計應用opencv_image_filter.cpp

      其次,使用Vivado HLS視頻庫替代標準OpenCV函數,并使用可綜合的視頻接口函數,采用video stream的方式交互視頻數據。用于FPGA的硬件可綜合模塊由VivadoHLS視頻庫函數與接口組成,我們用hls命名空間中的相似函數代替OpenCV函數,增加接口函數構建AXI4 stream類型的接口。

      void image_filter(AXI_STREAM& input, AXI_STREAM& output, int rows, int cols)

      {

      //Create AXI streaming interfaces for the core

      #pragma HLS RESOURCE variable=input core=AXIS metadata=“-bus_bundle INPUT_STREAM”

      #pragma HLS RESOURCE variable=output core=AXIS metadata=“-bus_bundle OUTPUT_STREAM”

      #pragma HLS RESOURCE core=AXI_SLAVE variable=rows metadata=“-bus_bundle CONTROL_BUS”

      #pragma HLS RESOURCE core=AXI_SLAVE variable=cols metadata=“-bus_bundle CONTROL_BUS”

      #pragma HLS RESOURCE core=AXI_SLAVE variable=return metadata=“-bus_bundle CONTROL_BUS”

      #pragma HLS interface ap_stable port=rows

      #pragma HLS interface ap_stable port=cols

      hls::Mat _src(rows,cols);

      hls::Mat _dst(rows,cols);

      #pragma HLS dataflow

      hls::AXIvideo2Mat(input, _src);

      hls::Mat src0(rows,cols);

      hls::Mat src1(rows,cols);

      #pragma HLS stream depth=20000 variable=src1.data_stream

      hls::Mat mask(rows,cols);

      hls::Mat dmask(rows,cols);

      hls:calar《3,unsigned char》 color(255,0,0);

      hls:uplicate(_src,src0,src1);

      hls::Mat gray(rows,cols);

      hls::CvtColor(src0,gray);

      hls::FASTX(gray,mask,20,true);

      hls:ilate(mask,dmask);

      hls:aintMask(src1,dmask,_dst,color);

      hls::Mat2AXIvideo(_dst, output);

      }

      例子2.3.2.2 采用VivadoHLS視頻庫替換后可綜合的設計opencv_image_filter.cpp

      最后,在vivadoHLS開發環境下綜合例子2.3.2.2的設計,產生RTL代碼并重用OpenCV的測試激勵驗證RTL代碼功能。

      3 VHLS實現OpenCV設計流程總結

      通過上面章節介紹以及在vivadoHLS工具中實現opencV設計的例子可以看出,OpenCV函數可實現計算機視覺算法的快速原型設計,并使用VivadoHLS工具轉換為RTL代碼在FPGA或者Zynq SOC上實現高分辨率高幀率的實時視頻處理。計算機視覺應用與生俱來的異構特性,使其需要軟硬件相結合的實現方案。Vivado HLS視頻庫能加快OpenCV函數向FPGA可編程架構的映射。

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    基于DSP+FPGA+ARM的架構實現高速多路數...

    剖析FPGA的自由立體顯示系統光學引擎設計

    實現了一種用于自由立體顯示系統的光學引擎。該系統采用FPGA作為控制處理器,通過RS232串口與DS....
    發表于 2021-04-23 14:54? 99次閱讀
    剖析FPGA的自由立體顯示系統光學引擎設計

    淺談基于FPGA的電子計算器系統設計(附代碼)

    導讀 本篇介紹了一個簡單計算器的設計,基于 FPGA 硬件描述語言 Verilog HDL,系統設計....
    發表于 2021-04-23 11:44? 228次閱讀
    淺談基于FPGA的電子計算器系統設計(附代碼)

    剖析可編程器件的通信檢測系統接口如何設計

    為提高對通信檢測設備的靈活性和升級性,本文借鑒虛擬儀器結構,設計某型基層級檢測系統,用于對通信設備進....
    發表于 2021-04-23 10:57? 209次閱讀
    剖析可編程器件的通信檢測系統接口如何設計

    關于FPGA的誤碼測試儀研究與設計

    誤碼率是反映數據傳輸設備及其信道工作質量的一個重要指標。作為通信系統的可靠性測量工具,誤碼測試儀廣泛....
    發表于 2021-04-22 15:01? 132次閱讀
    關于FPGA的誤碼測試儀研究與設計

    剖析深度學習與傳統計算機視覺之間的關系

    某種程度上,深度學習最大的優勢就是自動創建沒有人會想到的特性能力。 如今,深度學習在眾多領域都有一席....
    發表于 2021-04-22 10:45? 184次閱讀
    剖析深度學習與傳統計算機視覺之間的關系

    龍芯平臺異構計算技術交流會成功舉辦

    2021年4月14日,由江蘇航天龍夢信息技術有限公司和南京航空航天大學聯合主辦的“龍芯平臺異構計算技....
    發表于 2021-04-22 10:32? 169次閱讀
    龍芯平臺異構計算技術交流會成功舉辦

    基于EAPR的局部動態自重構系統的實現詳細解析

    在早期獲取部分可重構EAPR(Early Access Partial Reconfiguratio....
    發表于 2021-04-21 14:32? 103次閱讀
    基于EAPR的局部動態自重構系統的實現詳細解析

    請問怎樣去設計串口收發模塊仿真模型?

    本實驗不僅注重可綜合的代碼編寫,同時更注重代碼的仿真驗證。通過仿真,我們能夠尋找設計中可能存在的問題....
    發表于 2021-04-19 11:43? 220次閱讀
    請問怎樣去設計串口收發模塊仿真模型?

    如何用OpenCL實現FPGA上的大型卷積網絡加...

    Xilinx zynq系列FPGA實現神經網絡評估 本篇目錄 1. 內存占用 1.1 FPGA程序中....
    發表于 2021-04-19 11:12? 220次閱讀
    如何用OpenCL實現FPGA上的大型卷積網絡加...

    關于SDRAM控制器的基礎知識詳解

    在FPGA視頻圖像處理系統中,經常需要使用到SDRAM作為視頻圖像緩存。SDRAM控制器可以分為上電....
    發表于 2021-04-19 09:46? 169次閱讀
    關于SDRAM控制器的基礎知識詳解

    德州儀器TI會不會收購一家FPGA公司來完善其處...

    最近很多人討論下一家收購FPGA企業的大佬是誰,Nvidia?Broadcom?說法不一,有人問德州....
    發表于 2021-04-18 11:36? 570次閱讀
    德州儀器TI會不會收購一家FPGA公司來完善其處...
    美女尿口图片(无遮挡)