基于Vitis HLS的加速图像处理
1、unified2020.1
linux ubuntu18.04.2
推荐文档链接：
https://xilinx.github.io/vitis_libraries/vision/2020.1/overview.html#hls...
https://forums.xilinx.com/t5/high-level-synthesis-hls/using-vitis-vision...
https://github.com/xilinx/vitis_libraries
vitis vision库是opencv和vision功能的加速库，可在vitis环境中使用，这些库的l1目录是示例设计。为了适应各种用户环境，从2020.1版本开始，xilinx不再使用vivado / vitis工具提供预安装的opencv版本。尽管vitis_hls编译vision库不需要opencv，但是用户测试验证使用时opencv。
2、linux下安装opencv（opencv-3.4.12）
链接：https://opencv.org/releases/
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg.dev libtiff4.dev
unzip opencv-3.4.12.zip
cd opencv-3.4.12
mkdir build
cd build
cmake -dcmake_build_type=release -dopencv_generate_pkgconfig=on -dcmake_install_prefix=/usr/local …
make -j8
sudo make install
ldconfig -p |grep opencv
sudo ldconfig -v
qt中测试，报错 failed to load module “canberra-gtk-module”
sudo apt-get install libcanberra-gtk-module
3、在vitis library中 每个类别提供三种代码
l1：最低级的代码，旨在用高级综合工具综合后，可以在vitis（逻辑）中实现这些功能，或将其用作新ip开发的一部分。
l2：中间级可以在vitis中实现功能（逻辑）。不太懂也不关心！
l3：最高级提供了由多个加速内核创建的应用程序。不太懂也不关心！
4、在linux系统中测试
（1）复制l1/examples中的sobelfilter
（2）将build文件复制到文件夹（xf_config_params.h）这个文件存放的是滤波器的参数
（3）在data中辅助一个128x128的png图像
（4）配置hls运行前的环境
source /settings64.sh
export opencv_include=
export opencv_lib=
export ld_library_path=$ld_library_path:
（5）在此终端打开vitis_hls
（6）新建hls工程
（7）添加源文件中所需的.cpp 和.h 并且在cflags中添加
-i
-std=c++0x（其他调用的.h文件的路径，否则将头文件复制到一个文件夹）
（8）在tb的cflags中添加
-i
-std=c++0x -i
（其他调用的.h文件的路径，否则将头文件复制到一个文件夹）
（9）在连接器 （linker flags）中添加
-l
-lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc
（10）在输入（input arguments）中输入图片名称
（11）保存
5、点击综合
6、点击仿真
7、实验现象
8、协同仿真
9、信号太多，挑模块的输入输出即可，否则除非内存很大，不然会卡死。
输入数据
输出数据
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vitis vision库是opencv和vision功能的加速库，可在vitis环境中使用，这些库的l1目录是示例设计。为了适应各种用户环境，从2020.1版本开始，xilinx不再使用vivado / vitis工具提供预安装的opencv版本。尽管vitis_hls编译vision库不需要opencv，但是用户测试验证使用时opencv。
2、linux下安装opencv（opencv-3.4.12）
链接：https://opencv.org/releases/
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libjpeg.dev libtiff4.dev
unzip opencv-3.4.12.zip
cd opencv-3.4.12
mkdir build
cd build
cmake -dcmake_build_type=release -dopencv_generate_pkgconfig=on -dcmake_install_prefix=/usr/local …
make -j8
sudo make install
ldconfig -p |grep opencv
sudo ldconfig -v
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l1：最低级的代码，旨在用高级综合工具综合后，可以在vitis（逻辑）中实现这些功能，或将其用作新ip开发的一部分。
l2：中间级可以在vitis中实现功能（逻辑）。不太懂也不关心！
l3：最高级提供了由多个加速内核创建的应用程序。不太懂也不关心！
4、在linux系统中测试
（1）复制l1/examples中的sobelfilter
（2）将build文件复制到文件夹（xf_config_params.h）这个文件存放的是滤波器的参数
（3）在data中辅助一个128x128的png图像
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source /settings64.sh
export opencv_include=
export opencv_lib=
export ld_library_path=$ld_library_path:
（5）在此终端打开vitis_hls
（6）新建hls工程
（7）添加源文件中所需的.cpp 和.h 并且在cflags中添加
-i
-std=c++0x（其他调用的.h文件的路径，否则将头文件复制到一个文件夹）
（8）在tb的cflags中添加
-i
-std=c++0x -i
（其他调用的.h文件的路径，否则将头文件复制到一个文件夹）
（9）在连接器 （linker flags）中添加
-l
-lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc
（10）在输入（input arguments）中输入图片名称
（11）保存
5、点击综合
6、点击仿真
7、实验现象
8、协同仿真
9、信号太多，挑模块的输入输出即可，否则除非内存很大，不然会卡死。
输入数据
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