本博文採用Xilinx HLS 2014.4工具.实现一个肤色检測的模块.当中,本文重点是构建HLS图像处理函数. 新建HLSproject的步骤,本博文不再详述. 本project新建之后,仅仅加入了五个文件,例如以下图所看到的.当中,top.cpp中的主函数终于会综合生成HLS硬件图像处理模块.test.cpp是測试文件,调用測试图片.測试top.cpp的图像处理函数功能. top.cpp的源代码例如以下: #include "top.h" #include "imgpr…

HLS工具 以个人的理解,xilinx将HLS(高层次综合)定位于更方便的将复杂算法转化为硬件语言,通过添加某些配置条件HLS工具可以把可并行化的C/C++的代码转化为vhdl或verilog,相比于纯人工使用vhdl实现图像算法,该工具综合出的代码的硬件资源占用可能较多,但并没有相差太大(见论文:基于HLS的 SURF特征提取硬件加速单元设计与实现),而纯人工用硬件描述语言实现一个复杂的图像处理算法要求十分深厚的FPGA功底,下面简单总结下好早之前做的一个在zybo开发板上的HLS图像处理通路…

Zynq开发之HLS 由 FPGA菜鸟 于 星期三, 06/28/2017 - 11:53 发表 HLS简介 HLS(High Level Synthesis)即高层次综合,不同于以往的FPGA逻辑开发,是用HDL编写的,开发周期长.难度大.而HLS可以使用C,C++,SystemC以及OPenCL等编写,通过高层次综合,可以把软件代码转化为硬件描述语言,可以大大加快开发速度,使软件工程师也可以编写硬件语言. HLS OpenCV简介 OpenCV是开源的图像处理和计算机视觉库,它支持多种操作系…

1. 在算法设计中使用策略(Strategy)模式 策略设计模式的目标是将算法封装在类中.因此,可以更容易地替换一个现有的算法,或者组合使用多个算法以拥有更复杂的处理逻辑.此外,该模式将算法的复杂度隐藏在易用的编程接口背后,降低了算法的部署难度. 准备工作 比方说,我们需要构建一个简单的算法,它可以鉴别出图像中含有给定颜色的所有像素.该算法输入的是图像以及颜色,并返回表示含有指定颜色的像素的二值图像,该算法还需要指定另外一个参数,即对颜色偏差的容忍度. 实现方法 让我们写一个主函数,然后看看我们…

OpenCV 图像处理是基于存储器帧缓存而构建的, 它总是假设视频帧数据存放在外部 DDR 存储器中. 由于处理器的小容量高速缓存性能的限制, 因此, OpenCV 访问局部图像性能较差. 并且, 从性能的角度来说, 基于 OpenCV 设计的架构比较复杂, 功耗更高. 在对分辨率或帧速率要求低, 或者在更大的图像中对需要的特征或区域进行处理时, OpenCV 似乎足以满足很多应用的要求: 但是, 对于高分辨率和高帧率实时处理的应用中, OpenCV 很难满足高性能和低功耗的需求.      …

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: FFmpeg.JavaCPP.JavaCV的关系 先简单的梳理一下FFmpeg.JavaCPP.JavaCV的关系: FFmpeg.OpenCV可以理解成C语言版的本地库(Native library),Java应用无法直接使用 JavaCPP将FFmpeg.OpenCV这些常用库做了包装(w…

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图…

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images…

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a…

Atitit 图像处理的摩西五经attilax总结 1. 数字图像处理(第三版)1 2. 图像处理基础(第2版)(世界著名计算机教材精选)1 3. 计算机视觉特征提取与图像处理(第三版)2 4. OpenCV图像处理 2 4.1. 模式识别(英文版)(第4版) 西奥多里德斯著2 4.2. 图像处理,分析与机器视觉 第三版Sonka等著 艾海舟等译2 4.3. 计算机视觉:理论与算法 RichardSzeliski著2 1. 数字图像处理(第三版) 作者:(美)冈萨雷斯,(美)伍兹 著 Line…