用OpenCV和Vivado HLS加速基于Zynq SoC的嵌入式视觉应用开发

计算机视觉技术几年来已发展成为学术界一个相当成熟的科研领域，目前许多视觉算法来自于数十年的科研成果。不过，我们最近发现计算机视觉技术正快速渗透到我们生活的方方面面。现在我们拥有能自动驾驶的汽车、能根据我们的每个动作做出反应的游戏机、自动工作的吸尘器、能根据我们的手势做出响应的手机，以及其它等视觉产品。 《用OpenCV和Vivado HLS加速基于Zynq SoC的嵌入式视觉应用开发》 嵌入式视觉技术，作为一个成熟的科研领域，已经深入到我们日常生活的各个角落，如自动驾驶汽车、智能游戏设备、自动吸尘器和手势识别手机等。随着计算机视觉技术的快速发展，高效实现这类系统的挑战日益凸显，特别是在满足低功耗和快速上市需求的同时。 Zynq All Programmable System on Chip (SoC)是赛灵思提供的解决方案之一，它将高性能的ARM Cortex-A9双核处理器与可编程逻辑相结合，为嵌入式视觉应用提供了一个强大的平台。结合广泛使用的计算机视觉库OpenCV，以及高层次综合（High-Level Synthesis，HLS）工具Vivado HLS，设计者可以加速关键视觉算法的硬件实现，进一步提升系统性能。 开发嵌入式视觉系统通常涉及以下几个步骤：算法设计是关键，设计师可能在MATLAB等环境中探索并确定合适的算法；然后，使用C/C++等高级语言对选定的算法进行建模，以实现快速执行和精确的比特精度；接着，系统分区和性能分析有助于确定哪些算法部分需要硬件加速以满足实时处理要求；通过Vivado HLS，设计师可以将C/C++代码转换为硬件描述语言（RTL），优化在FPGA逻辑中的执行；原型验证和测试确保设计满足性能和质量标准，准备进行实际部署。 Vivado HLS工具使得设计人员无需深入学习复杂的硬件描述语言，即可实现C/C++代码到硬件逻辑的转化，极大地简化了设计流程，提升了开发效率。在Zynq SoC中，处理子系统、FPGA逻辑和外设的高度集成，不仅提高了数据传输速度，还降低了功耗和成本，使得实时处理高清视频流成为可能。 在嵌入式视觉系统开发中，选择Zynq SoC和OpenCV与Vivado HLS的组合，不仅可以实现快速原型设计，还能加速系统的开发进程，满足嵌入式产品的小型化、高效性和低功耗需求。这使得设计团队能够专注于创造最佳性能的基于Zynq SoC的嵌入式视觉系统，推动计算机视觉技术在更广泛的领域中得到应用和创新。