Vivado HLS加速OpenCV在ZYNQ-7000的实战教程：中文数据手册

本篇文档详细阐述了如何在Vivado HLS（Xilinx高级综合工具）框架下，利用ZYNQ-7000 All Programmable SoC（片上系统）对OpenCV（开源计算机视觉库）应用进行加速。OpenCV作为一个强大的库，广泛应用于各种计算机视觉任务，包括工业监控和自动驾驶等领域，其功能涵盖了多种常见的视觉处理算法，优化了针对桌面处理器和GPU的性能。 在设计流程中，首先，开发人员可以利用OpenCV的优化代码作为原型设计的基础，将其转换为可综合的C++代码。Vivado HLS提供了专门的视频库，这些库可以直接使用，也可以根据具体应用需求进行定制化加速，以实现高性能和低功耗。通过这种方法，可以将高数据速率的像素处理任务部署在Zynq的可编程逻辑部分，如FPGA，而低数据速率的任务则保留在ARM内核上，如Cortex-A9处理器。 在设计过程中，OpenCV的功能可以灵活地整合到不同层次。开发者可以选择在Zynq系统中完全使用OpenCV函数，通过文件I/O处理图像，或者在嵌入式环境中使用平台特定的API调用。然后，关键的部分是将OpenCV的函数调用替换为Vivado HLS视频库中的可综合函数，这样可以在硬件级别加速视频处理。经过合成后，处理模块被集成到Zynq的可编程逻辑中，实现了硬件级别的性能提升。 这个流程的优势在于它允许设计者根据具体应用的需求，平衡性能、功耗和灵活性，从而在保持算法功能的同时，最大限度地利用ZYNQ-7000的硬件资源。通过这种方式，OpenCV在Zynq上的应用不仅提升了系统的整体性能，还简化了硬件与软件之间的交互，使得计算机视觉算法在嵌入式环境中的部署变得更加高效和可行。