PYNQ-Z2(六)理解pynq是如何用的

最新推荐文章于 2025-04-30 09:32:09 发布

果乐果香

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【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。

```
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：

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。

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/