vivado hls::mat

时间: 2023-10-01 21:09:44 浏览: 173
Vivado HLS is a high-level synthesis tool from Xilinx that allows designers to convert C, C++, or SystemC code into RTL (Register Transfer Level) code. The "mat" in "vivado hls::mat" might refer to matrix operations or matrix-related functions in Vivado HLS. It's used to perform matrix computations efficiently by leveraging the hardware capabilities of FPGA devices.
相关问题

Vivado HLS 实现车牌识别算法

Vivado HLS是一个高级综合工具,可以使用C/C++等高级语言编写代码,并将其转换为可综合的硬件描述语言。下面是一个简单的车牌识别算法的示例: 1. 读入图片并进行预处理 ```c++ void plate_recognition(unsigned char *input_image, unsigned char *output_image) { // 读入图片并进行预处理 cv::Mat in_img = cv::imread(input_image); cv::Mat gray_img; cv::cvtColor(in_img, gray_img, CV_BGR2GRAY); cv::Mat blur_img; cv::GaussianBlur(gray_img, blur_img, cv::Size(5, 5), 0); cv::Mat canny_img; cv::Canny(blur_img, canny_img, 50, 150, 3); cv::Mat dilate_img; cv::dilate(canny_img, dilate_img, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 1, 1, 1); cv::Mat erode_img; cv::erode(dilate_img, erode_img, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 1, 1, 1); // 将处理后的图片转换为灰度图像 int width = erode_img.cols; int height = erode_img.rows; unsigned char *gray_data = (unsigned char *)malloc(width * height); for (int row = 0; row < height; row++) { for (int col = 0; col < width; col++) { gray_data[row * width + col] = erode_img.at<unsigned char>(row, col); } } ``` 2. 进行车牌定位 ```c++ // 进行车牌定位 int plate_x = 0; int plate_y = 0; int plate_width = 0; int plate_height = 0; bool found_plate = false; for (int row = 0; row < height - 100; row++) { for (int col = 0; col < width - 200; col++) { int sum = 0; for (int i = 0; i < 100; i++) { for (int j = 0; j < 200; j++) { sum += gray_data[(row + i) * width + col + j]; } } if (sum > 100000 && sum < 150000) { plate_x = col; plate_y = row; plate_width = 200; plate_height = 100; found_plate = true; break; } } if (found_plate) { break; } } ``` 3. 对车牌进行字符分割和识别 ```c++ // 对车牌进行字符分割和识别 if (found_plate) { cv::Mat plate_img = in_img(cv::Rect(plate_x, plate_y, plate_width, plate_height)); cv::Mat gray_plate; cv::cvtColor(plate_img, gray_plate, CV_BGR2GRAY); cv::Mat thresh_plate; cv::adaptiveThreshold(gray_plate, thresh_plate, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY, 11, 2); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(thresh_plate, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); std::vector<cv::Rect> rects; for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]); if (rect.width > 10 && rect.height > 10 && rect.width < plate_width / 2 && rect.height < plate_height) { rects.push_back(rect); } } std::sort(rects.begin(), rects.end(), [](cv::Rect a, cv::Rect b) { return a.x < b.x; }); for (int i = 0; i < rects.size(); i++) { cv::Mat char_img = gray_plate(rects[i]); cv::resize(char_img, char_img, cv::Size(32, 32)); // 将字符图像转换为一维数组,供后面的神经网络使用 float *char_data = (float *)malloc(32 * 32 * sizeof(float)); for (int row = 0; row < 32; row++) { for (int col = 0; col < 32; col++) { char_data[row * 32 + col] = char_img.at<unsigned char>(row, col) / 255.0; } } // 调用神经网络进行字符识别 int char_label = neural_network(char_data); printf("%c", char_label); free(char_data); } } ``` 4. 将识别结果输出到控制台 ```c++ // 将识别结果输出到控制台 printf("\n"); free(gray_data); } ``` 以上是一个简单的车牌识别算法的示例,可以通过Vivado HLS将其转换为可综合的硬件描述语言,并在FPGA上进行加速。需要注意的是,在实现过程中需要考虑硬件资源的限制和优化算法以提高性能。
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