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基于FPGA的视频处理
video-processing-with-fpga
🚀 深入FPGA视频处理!掌握计算机视觉算法,实现Sobel边缘检测、直方图均衡等技术。集成TPG和VDMA,迁移OpenCV至XfOpenCV!适合电气工程及计算机科学爱好者!💻✨
课程内容概述
在本课程中,您将深入学习如何在FPGA上实现多种计算机视觉算法,专注于视频处理的核心技术。通过本课程,您将掌握以下关键技能:
- 实现多种计算机视觉算法以进行视频处理
- 从Vivado高级综合(HLS)创建自定义IP
- 使用Xilinx Vivado进行IP集成与配置
- 利用Xilinx SDK进行应用开发
- 在xfOpenCV上迁移OpenCV算法
- 在Vivado HLS中模拟和生成xfOpenCV代码
- 集成测试模式生成器(TPG)、视频DMA(VDMA),并为该模块编写应用程序
- 安装适用于2020.2及以上版本的Vitis HLS和OpenCV的环境
相关主题探索
- FPGA技术
- 硬件设计
- 信息技术与软件开发
课程要求
- 具备FPGA设计基础知识
- 了解高级综合的基本概念
- 使用安装了Vivado、HLS及SDK的计算机(我们还将提供安装步骤指导)
课程详细描述
本课程将带您探索FPGA上视频处理算法的实现过程。我们将在高级综合(HLS)环境中实施各种算法,通过图像输入进行模拟,并生成与导出IP。所生成的HLS IP将与必需的视频处理管道(块设计)无缝整合,并在FPGA设备上执行。
在课程中,我们将实现经典的计算机视觉算法,包括Sobel边缘检测、膨胀、直方图均衡和快速角点检测。为确保算法在FPGA上的有效调试,我们将初始化测试模式生成器(TPG)IP和视频DMA(VDMA),以便处理系统能够高效地操作DDR上的图像流。
完成本课程后,您将能够:
- 利用HLS视频处理库实现并模拟多种OpenCV算法
- 将HLS IP与集成了TPG和VDMA的视频处理管道在FPGA上实现
- 在HLS环境中应用计算机视觉的XfOpenCV [SDSoC]库
- 将OpenCV算法成功迁移至XfOpenCV平台
本课程适合以下人群:
- 对电气工程感兴趣的学习者
- 热衷于计算机科学的爱好者
- FPGA设计的专业人士及爱好者
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