Xilinx Zynq使用HLS实现OpenCV的开发流程

摘要：首先介绍OpenCV中图像类型和函数处理方法，之后通过设计实例描述在VivadoHLS中调用OpenCV库函数实现图像处理的几个基本步骤，阐述从OpenCV设计到RTL转换综合的开发流程。

关键词：可编程;处理器;VivadoHLS;OpenCV;Zynq AP SOC

开源计算机视觉 (OpenCV) 被广泛用于开发计算机视觉应用，它包含2500多个优化的视频函数的函数库并且专门针对台式机处理器和GPU进行优化。Xilinx VivadoHLS高层次综合工具能够使用C/C++ 编写的代码直接创建RTL硬件，显著提高设计生产力，同时，Xilinx Zynq全可编程SOC系列器件嵌入双核ARM Cortex-A9处理器将软件可编程能力与FPGA的硬件可编程能力实现完美结合，以低功耗和低成本等系统优势实现单芯片无以伦比的系统性能、灵活性、可扩展性，加速图形处理产品设计上市时间。OpenCV拥有成千上万的用户，而且OpenCV的设计无需修改即可在 Zynq器件的ARM处理器上运行，但是利用OpenCV实现的高清处理经常受外部存储器的限制，尤其是存储带宽会成为性能瓶颈，存储访问也限制了功耗效率。使用Xilinx公司的VivadoHLS高级语言综合工具，可以轻松实现OpenCV C++视频处理设计到RTL代码的转换，输出Zynq的硬件加速器或者直接在FPGA上实现实时硬件视频处理功能。同时，Xiinx公司的Zynq All-programmable SoC是实现嵌入式计算机视觉应用的好方法，解决了在单一处理器上实现视频处理性能低功耗高的限制，Zynq高性能可编程逻辑和嵌入式ARM内核，是一款性能功耗最优化的图像处理集成式解决方案。

　　1 OpenCV中图像IplImage, CvMat, Mat 类型的关系和VivadoHLS中图像hls::Mat类型

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。

1.1 OpenCV中的Mat矩阵类型

在OpenCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。

Mat类型较CvMat与IplImage类型来说，有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算。在计算密集型的应用当中，将CvMat与IplImage类型转化为Mat类型将大大减少计算时间花费。

1.2 OpenCV中的CvMat与IplImage类型

在openCV中，CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，尤其是对其中的图像操作进行一定程度的优化。OpenCV没有向量(vector)的数据结构，但当我们要表示向量时，需要用矩阵数据表示。但是，CvMat更抽象,它的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，而且可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。、

在OpenCV类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点，为了弥补这一点，OpenCV允许用户定义自己的原点设置。

1.3 VivadoHLS中图像数据类型hls::Mat<>

VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型，这种类型用于模型化视频像素流处理，实质等同于hls::steam<>流的类型，而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。因此，在用vivadoHLS实现OpenCV的设计中，需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口，修改为Video stream接口，也就是采用HLS提供的video接口可综合函数，实现AXI4 video stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。

　　2 使用VivadoHLS实现OpenCV到RTL代码转换的流程

2.1 OpenCV设计中的权衡

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frame数据存放在外部DDR 存储器中，因此，OpenCV对于访问局部图像性能较差，因为处理器的小容量高速缓存性能不足以完成这个任务。而且出于性能考虑，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是，OpenCV似乎足以满足很多应用的要求，但对于高分辨率高帧率实时处理的场景下，OpenCV很难满足高性能和低功耗的需求。

基于视频流的架构能提供高性能和低功耗，链条化的图像处理函数减少了外部存储器访问，针对视频优化的行缓存和窗口缓存比处理器高速缓存更简单高效，更易于使用V