ZYNQ HLS开发教程：肤色检测算法实现

该资源是一份关于ZYNQ FPGA平台的HLS(High-Level Synthesis，高层次综合)开发教程，特别是针对肤色检测算法的实现。教程由南京米联电子科技有限公司提供，内容涵盖从环境搭建、基础实验到具体算法的实现和优化。 在"检测算法实现-2020新基建投资计划、项目、政策汇总终版"这个主题中，主要关注的是一个具体的实验——肤色检测(Skin Detection)。肤色检测是图像处理中的一个重要应用，常用于人脸识别、视频监控等领域。在这个实验中，主要分为以下几个步骤： 4.2.1 工程创建： 1. 使用HLS(High-Level Synthesis)工具，按照指定方法新建一个名为Skin_Detection的工程。 2. 在Source选项下，通过New File创建名为Top.cpp的源文件。 在创建的Top.cpp文件中，会包含以下代码片段，该代码定义了一个名为`hls::hls_skin_dection`的函数，用于处理肤色检测任务。函数接受一个输入RGB图像(src)，一个输出图像(dst)以及图像的尺寸(rows, cols)和肤色的YCrCb阈值(y_lower, y_upper, cb_lower, cb_upper, cr_lower, cr_upper)。 函数内部，使用两个嵌套循环(LOOp_ROWS和LOOp_COLS)遍历图像的每个像素，定义了RGB_PIXEL类型的变量来存储像素数据，并进行肤色判断。这通常涉及到对每个像素的YCrCb色彩空间值进行比较，如果落在预设的肤色区域内，则标记为肤色像素。 这个教程可能还会涵盖如何使用Vivado HLS工具进行代码综合(Synthesis)、优化(Optimization)以及仿真(Testing)，以确保算法在FPGA硬件上高效运行。同时，其他章节可能涉及了基本的HLS开发环境搭建、简单的实验如shift_led，以及图像加载(ImageLoad)等实验，逐步引导读者熟悉ZYNQ平台的HLS开发流程。 整个教程旨在帮助开发者掌握将高级语言(C或C++)代码转化为适合FPGA硬件执行的RTL(RTL, Register Transfer Level)代码，从而实现高效的硬件加速。ZYNQ平台结合了ARM处理器和可编程逻辑，使得这种软硬件协同设计成为可能，适用于各种实时性和性能要求高的应用。