Vivado HLS在ZYNQ开发中的视频处理优化
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更新于2024-08-06
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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。
2018-11-07 上传
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郑天昊
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