urock / fpgaopencv Goto Github PK

Получить картинку на экране рабочего компьютера через плату видео захвата.

Готовое IP ядро уже есть.

Необходимо:

• Добавить входные выходные сигналы в интерфейс Zynq IP ядра для управления IP HLS ядром.
• Реализация управления ядром в коде для Zynq

Два ядра: первое самое простое passthrough, второе - acme_simple, которое я взял из xapp1167.

Проверить оба ядра надо в проектах:

• RTL проект Антона (моделирование)
• FrameBufferRefDesign - после окончания работы над задачей #5

• перенести файлы в папку color_detect_test
• более подробно прокомментировать код и каждую функцию opencv (для меня тупого, потому что я с ними не знаком пока)
• в начало instructions.txt добавить короткое описание, что программа делает. буквально в двух предложениях
• программу (как и все другие) эту мы будем дорабатывать, поэтому создать файл changelog.txt, где описать текущий функционал и присвоить версию, например 0.1. Затаем при изменении/добавлении функционала будем описывать эти изменения в changelog.txt

Проект добавляй в ветку https://github.com/urock/FpgaOpenCV/tree/fpga/rtl_model в папку fpga

Потом подтяни в эту ветку изменения из ветки https://github.com/urock/FpgaOpenCV/tree/develop

• команда git pull origin develop

Ну а как подключать ядра в Vivado, я описал в readme в папке hls

• Добавить только исходные файлы и скрипты сборки (как мы любим)
• Создать инстуркцию по сборке
• Создать минимальное readme с описанием проекта и используемых в нем IP ядер
• Разбораться нужны ли доп лицензии на IP ядра, если нужны, то что делать. Может быть самим написать на HLS, но это крайний случай

Из примера
http://www.wiki.xilinx.com/Zynq+Base+TRD+2015.2
скачать дизайн файлы
https://secure.xilinx.com/webreg/clickthrough.do?cid=395400&license=RefDesLicense&filename=rdf0286-zc702-zvik-base-trd-2015-2.zip&languageID=1

И запустить верификацию Vivado HLS проекта, входящий в пример
http://www.wiki.xilinx.com/Zynq+Base+TRD+2015.2#x-4 Vivado HLS

$ cd $ZYNQ_TRD_HOME/hardware/vivado_hls/sobel
$ vivado_hls -f run.tcl

У меня на Ubuntu 14.04 это выдает следующую ошибку:

usr/bin/ld: warning: libtiff.so.3, needed by /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so, not found (try using -rpath or -rpath-link)
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFReadRGBATile' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFSetWarningHandler'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFSetField' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFClose'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFReadRGBAStrip' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFGetField'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFReadEncodedTile' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFWriteScanline'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFReadEncodedStrip' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFIsTiled'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFOpen' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFSetErrorHandler'
/opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference to TIFFRGBAImageOK' /opt/Xilinx/Vivado_HLS/2015.4/lnx64/tools/opencv/libopencv_highgui.so: undefined reference toTIFFScanlineSize'
collect2: ld returned 1 exit status
make: *** [csim.exe] Error 1
@e [SIM-1] 'csim_design' failed: compilation error(s).

т.е. нет libtiff

Научиться собирать проект, Linux и приложение
EMBV - PYTHON-1300-C Vivado HLS Reference Design
http://zedboard.com/support/design/4681/46

Получить приличную файловую структуру проекта только для нашей платы с укороченными путями, и чтобы все нужные IP ядра лежали в отдельной папке, и могли быть использованы разными проектами.

1. Скомпилироть и запустить тест
   https://github.com/urock/FpgaOpenCV/tree/cpu_test_branch/cpu/neuro/pic_test

Установить пакеты: g++, make, cmake, binutils
Надо установить OpenCV
https://help.ubuntu.com/community/OpenCV
cmake можно запускать без ключа -D WITH_QT=ON

cd neuro/pic_test
make
./test

1. Скомпилировать и запустить тест Vivado HLS из
   http://www.wiki.xilinx.com/Zynq+Base+TRD+2015.4

(для настройки системы см #14)

1. Разобраться в prof of concept синтеза в VHLS
   https://github.com/urock/FpgaOpenCV/tree/develop/hls/neuro

cd hls/neuro/
vivado_hls -f create_project.tcl

1. Модифицировать пример prof of concept синтеза в VHLS для

• другого количества слоев
• разного количества элементов в слое
• разобраться в выходом нейросети
• в итоге должна быть программа VHLS, аналогичная по функционалу
  https://github.com/urock/FpgaOpenCV/tree/cpu_test_branch/cpu/neuro/pic_test
  • сначала надо просто скомпилировать pic_test в среде VHLS - это будет опорной реализацией
  • потом надо создать вариант обработки для синтеза, причем результаты опорного варианта и варианта для синтеза должны сравниваться в VHLS