【问题标题】：Is conversion from OpenCV code to FPGA code is easier than Matlab code or not? [closed]从 OpenCV 代码到 FPGA 代码的转换是否比 Matlab 代码更容易？ [关闭]
【发布时间】：2020-02-07 23:57:43
【问题描述】：

我想做图像处理项目。我想知道我是否想在 FPGA 上实现这个项目，我应该在第一阶段 Matlab 或 OPEN CV 选择哪个工具？是否可以将代码从 Open CV 直接转换为 FPGA，就像代码生成器可以直接从 Matlab 使用到 FPGA 一样？？

【问题讨论】：

不确定，但不太可能。
这取决于您更喜欢哪一个。我会选择 Matlab，因为它更稳定、更成熟且更易于调试。
现在实现它的最佳方法是使用 Raspberry pi 耶！您可以直接访问传感器或执行器。

标签： matlab opencv image-processing fpga

【解决方案1】：

首先 - 为什么要使用 FPGA？除非你有充分的理由，否则不要这样做！

好的理由可以是：

费用
权力
尺寸
必须重复使用的现有硬件
个人兴趣
这是一项要求使用 FPGA 的任务

不好的原因包括“图像处理......这一定意味着我需要一个 FPGA！”

想想 FPGA

如果您想在 FPGA 上实现，您需要从一开始就考虑“FPGA”。与传统处理器相比，它们具有非常特殊的特性，这意味着许多“传统”算法很难在 FPGA 上高效实现。而其他传统处理难以解决的算法实际上可以在 FPGA 上非常简单地完成。

一个经典（非图像）示例是 CRC 计算，它通常使用软件中的查找表来实现，但也可以是 FPGA 中的一个普通移位寄存器和 XOR 门。

关于代码生成器......

Xilinx 曾经购买过一款产品 (AccelDSP)，它可以采用（非常精心制作的）Matlab 代码并生成 VHDL。效果不太好，被撤了。

Matlab 有HDL-coder，它声称可以做同样的工作，也可以做 Simulink 图。我很久以前就评估过它——我不知道它现在有多好（尽管它贵得令人瞠目结舌！）。查看网页 ti 似乎仍然只支持 Matlab 函数（不是用户定义的对象），这使得它对于任何在其中存储状态的东西（恕我直言）都无法启动，因为所有状态都必须存储在函数之外，这意味着你有有一个“输入”和“输出”struct 与您的所有注册。与 AccelDSP 遇到的问题相同。

Xilinx System Generator 和 Altera 的 System Builder 都使用 Simulink 作为生成 FPGA 代码的前端。它们可能非常成功，请注意，您不能只是扔掉任意复杂的 Simulink 模块并希望生成可合成的 FPGA。

同样，您必须从一开始就考虑 FPGA。

FPGA 特性

无论在哪里使用比较词，我都是在与“传统桌面处理器”进行比较

FPGA 的内存很差，但它们有很多小块，这意味着如果您有足够的小工作要做，它们的内部总带宽可能会很大。内存的延迟也非常低（单时钟周期），很像处理器的 L1 缓存
选择（if..else 类似功能）在 FPGA 面积方面可能非常昂贵
乘法是一种有限的资源，因此有时在处理器没有 MUL 指令的“过去”中使用算法是值得的
位宽可以是任意的 - 无需使用 32 位元素来表示 18 位的计算结果。很多时候，这些工具可以为您解决这个问题。

开发周期也不同。

模拟的编译和运行速度相对较快。确保您经常这样做
实际上，综合和布局布线（使您获得“比特流”的操作，您可以将其编程到 FPGA 芯片本身中）可能需要很长时间。我当前的编译（相对较小）只花了 30 分钟。您要尽可能避免这样做！

【讨论】：

产品HDL coder 仍由 Mathworks 提供。这是最近的一篇博客文章，展示了如何使用代码生成将图像处理算法从 MATLAB 转换为 FPGA：blogs.mathworks.com/loren/2013/04/11/…

【解决方案2】：

Xilinx 有一个名为Vivado HLS 的工具。

还有一个应用笔记 (XAPP1167) 描述了使用该工具在 Zynq 平台上定位 OpenCV。

我没有这方面的经验，但在最近的一次 OpenCV 会议上了解到它。这是appnote的开头-

本应用笔记描述了如何使用 OpenCV 库来开发计算机 Zynq 设备上的视觉应用。 OpenCV 可以在许多不同的点上使用设计过程，从算法原型设计到系统内执行。 OpenCV 代码也可以使用随 Vivado HLS 提供的视频库迁移到可合成的 C++ 代码。当集成到 Zynq 设计中时，合成模块可实现高分辨率和帧评价要实现的计算机视觉算法。

Altera supports OpenCL 是并行化 ANSI C 的广泛规范。有一个可用于 OpenCL 的OpenCV module。同样，我没有这方面的经验（还;））。

This link 有助于了解 OpenCL 在主机和硬件加速器（如 FPGA 开发板）环境中的使用。

因此，如果您想采用 Altera 路线，则必须使用上述 OpenCV 模块将 OpenCV 函数封装在 OpenCL 中，然后使用 Altera 的 SDK 来定位 fpga。走这条路的好处是，如果您发现 FPGA 不适合您的应用程序，那么您可以将 OpenCL+OpenCV 定位到其他平台。

【讨论】：

我忘了提一下，Altera 和 Xilinx 都有可以让您从 Matlab 转到 HDL 的工具。如果是 Altera，您可以通过一些开发板免费获得这些。

【解决方案3】：

Matlab 提供对 HDL 的支持。它提供了包，您可以在其中直接将 matlab 代码转换为 HDL 代码。您也可以使用它来编程 FPGA。

HDL Coder

另一方面，由于库的原因，将 Opencv 转换为 HDL 语言并不容易。您可以轻松地将 C++ 等面向对象的编程 (OOP) 语言转换为 Verilog / VHDL，但由于“OpenCV 库”，它会产生一些问题。

【讨论】：