hls之xfopencv
为什么要引入xfopencv
vivado本身集成了opencv库以及hls视频库了，opencv不能被综合导出为rtl电路，hls视频库的功能有所欠缺，因此引入xfopencv作为既可以被综合导出为rtl电路，也能够实现opencv丰富的功能。
2.软件环境
vivado 2019.1，包含vivado，hls，以及sdsoc套件。
3.下载
1.打开github直接搜索xfopencv，如图所示
2.点击master->tags->选择与本身vivado匹配的版本（我的版本是2019.1，所以选择第一个）
4.使用（xfopencv/examples/canny）
1.解压下载的文档，创建hls工程，右击source->add files，添加文件如如所示
2.右击test bench->add files，添加如下文件，其中im0.jpg在data文件夹
3.选中project->settings->syntheis 添加顶层文件，如图所示
4.然后选中xf_canny_accel.cpp文件，选择edit gflas dialog，用于添加xfopencv库，添加内容
-i -d__(双下划线)sdsvhls__(双下划线)。
5.然后选择simulation，对tb文件添加xfopencv库，方式同上，内容如下
-i -d__(双下划线)sdsvhls__(双下划线) -std=c++0x
5.综合以及c仿真
1.综合
由于xf_canny_accel.cpp文件中的xf_use_uram未被定义，删掉后综合才能不出错
原始代码
xf::canny(_src,_dst1,low_threshold,high_threshold); //xf::xfmat2axivideo(nms_output, _dst1); #pragma sds wait(1) //xf::axivideo2xfmat(_dst1, nms_output); xf::edgetracing(_dst1,_dst2); 更改以后的代码
xf::canny(_src,_dst1,low_threshold,high_threshold); //xf::xfmat2axivideo(nms_output, _dst1); #pragma sds wait(1) //xf::axivideo2xfmat(_dst1, nms_output); xf::edgetracing(_dst1,_dst2); //xf::xfmat2axivideo(edge_output, _dst2);} 2.c仿真
选择im0.jpg作为输入图片
原始图像：
opencv处理图像：
xfopencv处理图像:
以上为xfopencv的例子学习，关于xfopencv更加详细的介绍请参考xilinx官方文档ug1233
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2.点击master->tags->选择与本身vivado匹配的版本（我的版本是2019.1，所以选择第一个）
4.使用（xfopencv/examples/canny）
1.解压下载的文档，创建hls工程，右击source->add files，添加文件如如所示
2.右击test bench->add files，添加如下文件，其中im0.jpg在data文件夹
3.选中project->settings->syntheis 添加顶层文件，如图所示
4.然后选中xf_canny_accel.cpp文件，选择edit gflas dialog，用于添加xfopencv库，添加内容
-i -d__(双下划线)sdsvhls__(双下划线)。
5.然后选择simulation，对tb文件添加xfopencv库，方式同上，内容如下
-i -d__(双下划线)sdsvhls__(双下划线) -std=c++0x
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原始代码
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xf::canny(_src,_dst1,low_threshold,high_threshold); //xf::xfmat2axivideo(nms_output, _dst1); #pragma sds wait(1) //xf::axivideo2xfmat(_dst1, nms_output); xf::edgetracing(_dst1,_dst2); //xf::xfmat2axivideo(edge_output, _dst2);} 2.c仿真
选择im0.jpg作为输入图片
原始图像：
opencv处理图像：
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