PYNQ-Z2(六)理解pynq是如何用的

【PYNQ-Z2试用体验】玩转PYNQ系列:三、PYNQ数字图像处理之图像采集

在硬件上,PYNQ-Z2为更好地扩展图像应用,同时配备了HDMI输入和HDMI输出端口。但硬件上并没有使用HDMI芯片进行控制,而是直接将HDMI接口连接到PL引脚。这意味着HDMI接口需要由可编程逻辑中的HDMI IP控制。

在官方的PYNQ框架中,HDMI IP连接到PS DRAM,视频数据流可以从HDMI传输到内存,也可以从内存流式传输到HDMI输出。可以使用Python对视频数据进行采集与操作,或者使用Python将生成的图像或视频流写入HDMI输出。

输入部分:

输出部分:

总的来说,可以通过两种方式对视频数据进行操作:
第一种:在PS中,使用Python操作HDMI图像数据;
第二种:在PL中,修改原框架布局,在HDMI数据流中插入自定义视频处理IP。

由于在实现难度上第一种方式相对简单,我们由浅入深,先学习使用Python调用PYNQ的HDMI图像接口的操作。PYNQ官方系统中,为图像处理已经安装好了图像处理利器OpenCV与相关的Numpy等科学计算包。


要使用Python对HDMI图像接口进行操作,Python需要首先调用烧写程序,对芯片的PL烧写包含PYNQ硬件框架的二进制流文件,以确保在硬件上存在相应的逻辑电路
同样地,在进行其他如LED、音频端口等硬件时,也要进行同样的操作。

 

  1. from pynq import Overlay
    base = Overlay ( 'base.bit' )

    接下来就可以使用PYNQ提供的库来控制HDMI接口:
     
  1. from pynq.lib.video import *
    # 实例化HDMI接口对象
    hdmi_in = base . video . hdmi_in
    hdmi_out = base . video . hdmi_out

     

接下来通过一个完整的HDMI图像处理程序,对整个流程进行演示。
 

  1. from pynq.overlays.base import BaseOverlay
    from pynq.lib.video import *
    base = BaseOverlay("base.bit")
    
    # monitor configuration: 640*480 @ 60Hz
    Mode = VideoMode(640,480,24)
    hdmi_out = base.video.hdmi_out
    hdmi_out.configure(Mode,PIXEL_BGR)
    hdmi_out.start()
    print("HDMI Initialized")
    
    # monitor (output) frame buffer size
    frame_out_w = 1600
    frame_out_h = 900
    # camera (input) configuration
    frame_in_w = 640
    frame_in_h = 480
    
    # initialize camera from OpenCV
    import cv2
    
    videoIn = cv2.VideoCapture(-1)
    videoIn.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_in_w);
    videoIn.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_in_h);
    
    print("Capture device is open: " + str(videoIn.isOpened()))
    
    # Capture webcam image
    
    while True:
        ret, frame_vga = videoIn.read()
        
        # Display webcam image via HDMI Out
        if (ret):
            outframe = hdmi_out.newframe()
            outframe[0:480,0:640,:] = frame_vga[0:480,0:640,:]
            hdmi_out.writeframe(outframe)
        else:
            raise RuntimeError("Failed to read from camera.")
            break
            
        if cv2.waitKey(50) & 0xff == ord('q'):
            break
        
    videoIn.release()
    hdmi_out.stop()
    del hdmi_out

     


在实验前按如图对设备接线

在实验中我们使用的是USB摄像头,如图所示:

插入摄像头后,使用ls命令查看摄像头是否成功安装

接下来运行程序。

需要注意的是,PYNQ的库支持的是系统中的Python3.6,如果直接使用命令Python执行,会默认用系统中的Python2执行,产生库不存在的错误。


程序执行结果如图。
由于OpenCV程序基本上是在PS部分运行的,只是在视频输入输出的时候使用到PL部分的HDMI 接口。所以从本质上来讲,第一种开发方式和在一个双核A9嵌入式板卡上执行没有两样,只是PYNQ-Z2提供了直接进行HDMI视频流输入输出的软硬件接口,使得进行图像的采集与输出更加方便。
PYNQ提供的Python API使得快速原型开发与验证得以实现,但是为了更好地发挥PYNQ作为FPGA开发板的性能优势,更推荐的方式是第二种开发方式,通过充分利用PL部分对图像算法进行加速,可使程序的执行效率得到几倍甚至数十倍的提高。
值得参考的是,已经有一些开源工程对第二种方式进行了实践,比如在Xilinx大学计划的GitHub中,就提供了在PYNQ基础上对OpenCV加速的Python库:cv2pynq。
通过修改PYNQ框架,定制Overlay进行进一步算法加速的技术,有机会会在本系列的高阶部分分享给大家,敬请期待!

网友们如果有对PYNQ-Z2的某个应用方向有疑问,欢迎留言讨论!

转自:http://bbs.elecfans.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1723275&page=1&extra=

http://bbs.elecfans.com/user/1954041/posts/

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify的循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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