ZYNQ7020实现的OV5640双目视觉测距系统开发经验分享

资源摘要信息:"基于ZYNQ7020的ov5640的双目识别测距" 在探讨基于ZYNQ7020的ov5640双目识别测距项目之前，首先需要对项目中涉及的关键技术与设备有一个全面的理解。ZYNQ7020是一种集成了FPGA逻辑单元和ARM处理器的片上系统（SoC），能够提供较高的性能和集成度，非常适合用于图像处理和计算密集型应用。ov5640是一款广泛使用的500万像素CMOS摄像头模块，常用于嵌入式视觉系统中。HDMI显示屏则是用于显示图像输出的外设。而Vivado2020.2是Xilinx公司推出的一款集成设计环境，主要用于其FPGA和SOC的设计工作。 本项目中，开发者基于Vivado2020.2开发环境，使用了ZYNQ7020开发板来搭建双目识别测距系统。双目视觉识别系统通过两个摄像头从不同角度捕捉图像，然后通过计算两个图像之间的视差来获取深度信息，从而实现对环境的三维感知。 由于项目描述提到在Vivado2020.2中遇到了一些ip（Intellectual Property，知识产权核）不可用的问题，开发者指出这可能是因为Xilinx已经取消了这个ip核。这通常意味着某些专用的硬件加速器或外设控制器由于更新换代或兼容性问题而不再被新版本的开发环境所支持。为了解决这类问题，开发者提供了压缩包文件shuangmushibie，其中可能包含了旧版本ip核的license文件，使得用户可以在Vivado2020.2中添加并使用这些旧版本ip核。 在技术细节上，本项目可能采用了Verilog语言来编写FPGA部分的硬件描述代码。Verilog是硬件设计领域广泛使用的一种硬件描述语言，它允许设计者描述电子系统的行为、结构和数据流。它在FPGA和ASIC的设计和仿真中扮演了核心角色。通过Verilog语言编写的代码可以被Vivado等工具综合化简，最终在ZYNQ7020上部署。 由于该开源项目被移植到ZYNQ7020开发板上，可以推测项目中可能实现了图像的采集、预处理、特征提取、立体匹配、视差计算和深度估计等步骤。这些步骤涉及复杂的图像处理算法，可能用到了诸如OpenCV库中的函数或自行开发的算法来实现。 从标签来看，本项目同时涉及到zynq、verilog、fpga三个关键词，意味着项目不仅关注于ZYNQ平台的软件应用层面，也深入到了硬件层面的设计和实现。开发者需要同时具备软件编程和硬件设计的能力，才能完成这样复杂的工程项目。 最后，压缩包文件名称"shuangmushibie"可能指向“双目识别测距”的汉语拼音缩写，暗示压缩包内包含与该项目直接相关的文件，包括但不限于项目源代码、HDL文件、图像处理算法代码、硬件设计文件、系统集成与测试脚本、以及可能的使用文档和用户指南。这些文件能够帮助开发者或学习者理解、复现和扩展项目。 由于本项目是基于ZYNQ7020和ov5640模块来实现的双目识别测距功能，因此，除了上述描述的技术点之外，项目中可能还会涉及到图像传感器的驱动开发、FPGA与ARM处理器的交互、HDMI接口的实现等关键技术点，这些都是实现双目视觉识别测距项目所不可或缺的。开发者在实现这些功能的过程中，需要深入理解ZYNQ7020的架构特点以及如何在该平台上部署和优化算法。