【亲测免费】 xfOpenCV 项目使用教程

xfOpenCV 项目使用教程

1. 项目介绍

xfOpenCV 是由 Xilinx 开发的一个基于 OpenCV 的计算机视觉库，专门为 Xilinx FPGA 和 SoC 设备优化。该库包含 60 多个优化的内核，旨在提供高性能的计算机视觉处理能力。xfOpenCV 已经被 Vitis 工具套件中的 Vitis Vision 库所取代，但仍然可以作为参考项目使用。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件和硬件：

• 硬件: Zynq, Zynq Ultrascale+, 或 Alveo FPGA
• 软件: SDx 2019.1 开发环境

2.2 下载项目

首先，你需要从 GitHub 上克隆 xfOpenCV 项目到本地：

git clone https://github.com/Xilinx/xfopencv.git

2.3 编译和运行示例

进入项目目录并编译示例代码：

cd xfopencv
make -C examples

编译完成后，你可以运行其中一个示例来验证安装：

./examples/example_name

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像处理

xfOpenCV 提供了多种图像处理功能，如边缘检测、图像滤波等。以下是一个简单的边缘检测示例：

#include "xf_headers.h"
#include "xf_config_params.h"
#include "xf_edge_detection.h"

int main(int argc, char** argv) {
    // 读取图像
    cv::Mat src_img = cv::imread("input.png", 0);
    cv::Mat dst_img(src_img.rows, src_img.cols, CV_8UC1);

    // 调用 xfOpenCV 边缘检测函数
    xf::cv::edge_detection<XF_8UC1, XF_8UC1, src_img.rows, src_img.cols, XF_NPPC1>(src_img, dst_img);

    // 保存结果
    cv::imwrite("output.png", dst_img);

    return 0;
}

3.2 视频处理

xfOpenCV 还支持视频流处理，以下是一个简单的视频处理示例：

#include "xf_headers.h"
#include "xf_config_params.h"
#include "xf_video_processing.h"

int main(int argc, char** argv) {
    cv::VideoCapture cap("input.mp4");
    cv::VideoWriter writer("output.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('M','J','P','G'), 30, cv::Size(cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)));

    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {
        cv::Mat processed_frame;
        xf::cv::video_processing<XF_8UC3, XF_8UC3, frame.rows, frame.cols, XF_NPPC1>(frame, processed_frame);
        writer.write(processed_frame);
    }

    cap.release();
    writer.release();

    return 0;
}

4. 典型生态项目

4.1 Vitis Vision 库

xfOpenCV 已经被 Vitis Vision 库所取代，Vitis Vision 库是 Vitis 工具套件的一部分，提供了更丰富的功能和更好的性能。建议用户迁移到 Vitis Vision 库以获得更好的支持。

4.2 SDSoC 和 SDAccel

xfOpenCV 支持 SDSoC 和 SDAccel 开发环境，这两个环境分别用于 Zynq 和 Alveo 平台的开发。用户可以根据自己的硬件平台选择合适的开发环境。

4.3 OpenCV

xfOpenCV 基于 OpenCV 开发，用户可以参考 OpenCV 的官方文档来了解更多的图像处理和计算机视觉算法。