Vivado HLS在ZYNQ开发中的视频处理优化

本文主要介绍了如何使用C#动态调用WCF接口，并且深入探讨了Vivado HLS在视频处理中的应用，特别是在与OpenCV的关系和优化方面。 在视频处理领域，OpenCV是一个广泛使用的开源库，它提供了丰富的计算机视觉功能。然而，尽管OpenCV在桌面处理器和GPU上有很好的优化，但在处理高清视频时，受限于外部存储器的带宽和访问效率，可能会导致性能瓶颈。Vivado HLS作为一种高级语言综合工具，可以将OpenCV的C++视频处理设计转化为硬件加速器的RTL代码，从而实现在FPGA上的实时视频处理，特别是在Zynq All-programmable SOC平台上，能够解决单个处理器性能和功耗的问题。 OpenCV的设计基于内存帧缓存，对于存储在外部DDR中的视频帧访问效率较低，不适合高性能、低功耗的需求。相比之下，基于视频流的架构通过减少对外部存储器的访问，使用行缓存和窗口缓存，可以在FPGA上实现更好的性能和功耗优化。Vivado HLS提供了一组专为FPGA优化的HLS视频库，这些库与OpenCV接口类似，但避免了OpenCV中动态内存分配、浮点运算和外部存储器假设，转而采用定点运算和片上缓存。 在Vivado HLS中，开发者可以使用C++的hls命名空间和头文件"hls_video.h"，通过HLS视频库函数来替换OpenCV的基本函数，例如`hls::Scale<...>`函数，实现了与OpenCV的`cvScale`类似的功能，但更适合FPGA环境。 Vivado HLS教程强调了其作为设计工具的优势，它允许使用C/C++语言进行高层次设计，并提供数据原语以方便硬件构建。通过Vivado HLS，设计者可以更方便地进行架构研究和仿真，包括C语言仿真和C/RTL协同仿真，以确保设计的正确性和性能。这种工具的使用不仅缩短了开发时间，提高了生产力，还因为代码更紧凑而提高了可维护性和可读性。 C#动态调用WCF接口的技术结合Vivado HLS在视频处理中的应用，为高性能、低功耗的嵌入式计算机视觉系统设计提供了有效途径。通过Vivado HLS，开发者可以利用C++的高级特性，并利用专为FPGA优化的视频处理库，来实现OpenCV无法达到的性能水平。