ZYNQ HLS开发教程：肤色检测算法实现

"该资源是一份关于ZYNQ平台基于HLS(High-Level Synthesis)的开发教程，涉及肤色检测算法实现的详细步骤，适用于信息素养大赛题库。教程覆盖了从工程创建、代码编写、综合优化到硬件实现的全过程，并提供了多个实验案例，如shift_led、ImageLoad和Skin_Detection等。" 在计算机视觉领域，检测算法是核心组成部分，而肤色检测是其中一个重要的应用。在给定的资源中，"4.2 检测算法实现"部分详细介绍了如何在ZYNQ平台上通过HLS进行肤色检测算法的开发。ZYNQ平台基于Xilinx公司的FPGA，结合了处理系统（PS）和可编程逻辑（PL），适合高性能计算任务。 首先，工程创建是开发的第一步，包括使用HLS工具创建新的工程"Skin_Dection"，并添加一个新的源文件"Top.cpp"。在"Top.cpp"中，程序员需要编写实现肤色检测算法的函数。在这个例子中，函数`hls::hls_skin_dection`接收一个RGB图像作为输入（src），输出结果图像（dst），以及一系列肤色范围的阈值参数。 肤色检测通常涉及到对每个像素的RGB值进行比较，以判断其是否落在预定义的肤色范围内。在提供的代码片段中，可以看到使用了两个嵌套循环（`LOOp_ROWS`和`LOOp_COLS`）遍历图像的每一行和每一列，然后定义了RGB_PIXEL结构体来存储像素值，并进行了相应的处理。`skin_region`变量用于标记当前像素是否属于肤色区域。 在HLS开发流程中，代码综合和优化是关键环节。代码综合将C++代码转化为硬件描述语言（如VHDL或Verilog），以便在FPGA上实现。代码优化则旨在提高算法的速度和资源利用率，可能包括流水线化、并行化等策略。这部分内容虽然没有直接给出，但根据教程结构，后续章节会详细讲解这些步骤。 在肤色检测实验（CH04_Skin_Detection）中，除了算法实现，还会涉及到仿真测试以验证算法的正确性和效率，以及硬件平台实现，即将生成的RTL代码部署到ZYNQ的可编程逻辑部分进行实际运行。 此外，这份教程还涵盖了其他基础实验，例如使用HLS实现简单的LED位移实验（CH02_shift_led）、图像加载（CH03_ImageLoad）和Sobel算子（CH05_Sobel算子硬件实现），这些都为学习者提供了丰富的实践素材，帮助他们深入理解和掌握HLS在计算机视觉应用中的使用方法。 这份ZYNQ HLS开发教程旨在通过具体的实验项目，使学习者掌握HLS工具的使用，理解如何将高级算法转换为FPGA可执行的硬件描述，并实现高效的硬件加速。同时，它也强调了从软件设计到硬件实现的转换过程，对于提升信息素养和实际开发能力大有裨益。