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【正点原子FPGA连载】第七章OV5640摄像头Sobel边缘检测-领航者ZYNQ之HLS 开发指南

2020-10-13 17:05:04 2426

1 1）实验平台：正点原子领航者ZYNQ开发板 2）平台购买地址：https://item.taobao.com/item.htm?&id=606160108761 3）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/docs/boards/FPGA/zdyz_linhanz.html 4）对正点原子FPGA感兴趣的同学可以加群讨论：876744900 5）关注正点原子公众号，获取最新资料第七章OV5640摄像头Sobel边缘检测边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。在本章我们将通过OV5640摄像头Sobel边缘检测实验，来学习如何使用Vivado HLS工具生成实现Sobel边缘检测算法的IP核，以及在Vivado中对综合结果进行验证的流程。本章包括以下几个部分： 77.1Sobel边缘检测简介 7.2实验任务 7.3HLS设计 7.4IP验证 7.5下载验证 7.1Sobel边缘检测简介所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据闭合的边缘确定区域。而在区域划分中，是把图像分割成特征相同的区域，区域之间的边界就是边缘。由于边缘检测方法不需要将图像逐个像素地分割，因此更适合大图像的分割。边缘大致可以分为两种，一种是阶跃状边缘，边缘两边像素的灰度值明显不同；另一种为屋顶状边缘，边缘处于灰度值由小到大再到小的变化转折点处。边缘检测的主要工具是边缘检测模板。边缘检测的有很多，典型的有索贝尔算子、普里维特算子、罗伯茨交叉边缘检测等边缘检测技术，在本章设计中采用的是索贝尔算子。索贝尔算子算法简介：索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel卷积因子为：图 7.1.1 Sobel卷积因子该算子包含两组 3x3 的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以 A 代表原始图像， Gx 及 Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，其公式如下：图 7.1.2 横向及纵向的图像灰度值计算公式图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合，来计算该点灰度的大小：图 7.1.3 像素的灰度值计算公式通常，为了提高效率使用不开平方的近似值,但这样做会损失精度，迫不得已的时候可以如下这样子：图 7.1.4 像素灰度值的近似计算公式如果梯度G大于某一阀值，则认为该点(x,y)为边缘点。 7.2实验任务本节的实验任务是使用Vivado HLS工具设计实现Sobel边缘检测算法的IP核，并在Vivado中对设计出来的IP核进行验证。 7.3HLS设计我们在电脑中的“F:ZYNQHigh_Level_Synthesis”目录下新建一个名为ov5640_sobel的文件夹，作为本次实验的工程目录。然后打开Vivado HLS工具，创建一个新的工程。设置工程名为“ov5640_sobel”，选择工程路径为刚刚创建的文件夹。需要注意的是，工程名以及路径只能由英文字母、数字和下划线组成，不能包含中文、空格以及其他特殊字符。如下图所示：图 7.3.1 工程配置界面设置好工程名及路径之后，点击“Next”，进入如下界面设置顶层函数：图 7.3.2 设置顶层函数工程创建完成后，在工程面板中的“source”目录上点击右键，然后在打开的列表中选择“New File”新建源文件，在弹出的对话框中输入源文件的名称“ov5640_sobel.cpp”，如图1.3.3所示。源文件默认的保存路径为HLS工程目录，为方便源文件的管理，我们在工程目录下新建一个名为“src”的文件下，将源文件保存在src目录下。图 7.3.3 输入源文件名我们输入的源文件的后缀名为“.cpp”，即使用C++语言进行设计。这是因为我们要使用Vivado HLS视频库，那么就只能使用C++来进行设计。 “ov5640_sobel.cpp”文件源代码如下： 1 #include "ov5640_sobel.h" 2 3 void ov5640_sobel(AXI_STREAM& INPUT_STREAM, 4 AXI_STREAM& OUTPUT_STREAM, 5 int rows, 6 int cols 7 ){ 8 9 #pragma HLS INTERFACE axis port=INPUT_STREAM 10 #pragma HLS INTERFACE axis port=OUTPUT_STREAM 11 #pragma HLS INTERFACE s_axilite port=rows 12 #pragma HLS INTERFACE s_axilite port=cols 13 #pragma HLS INTERFACE ap_ctrl_none port=return 14 #pragma HLS dataflow 15 16 //hls::mat格式变量 17 RGB_IMAGE img_0(rows,cols); 18 GRAY_IMAGE img_1(rows,cols); 19 GRAY_IMAGE img_2(rows,cols); 20 RGB_IMAGE img_3(rows,cols); 21 22 //将AXI4 Stream数据转换成hls::mat格式 23 hls::AXIvideo2Mat(INPUT_STREAM,img_0); 24 25 //将RGB888格式的彩色数据转换成灰度数据 26 hls::CvtColor(img_0,img_1); 27 28 //将灰度数据与Sobel算子卷积 29 hls::Sobel<1,0,3>(img_1,img_2); 30 31 //将灰度数据转换成三个通道的灰度图像 32 hls::CvtColor(img_2,img_3); 33 34 //将hls::mat格式数据转换成AXI4 Stream格式 35 hls::Mat2AXIvideo(img_3,OUTPUT_STREAM); 36 } 本章实验的实验代码与《领航者ZYNQ之HLS开发指南》第5章“OV5640摄像头灰度显示实验”类似，不同之处是本章实验代码增加了一个边缘检测函数“Sobel”。代码的其他部分可以参考《领航者ZYNQ之HLS开发指南》第5章“OV5640摄像头灰度显示实验”。在代码的第29行调用HLS命名空间中的“Sobel”函数，这个函数在UG902中的介绍如下图所示：图 7.3.4 sobel函数图中的“Synopsis”是概要的意思。从图中可以看出Vivado HLS视频库中定义了两个Soebl函数，这个是C++中函数重载的概念，编译器根据函数模板输入参数的不同，选择调用相应的函数。图中的“template”是函数模板的概念，它通过将类型作为参数传递给模板，可使编译器生成该类型的函数。图中的“XORDER”和“YORDER”这两个参数可以设置采用水平方向或垂直方向的Sobel算子，Vivado HLS只支持“XORDER=1，YORDER=0”（指采用水平方向的Sobel算子）或者“XORDER=0，YORDER=1”（指采用垂直方向的Sobel算子）的设置。在本章实验中我们设置“XORDER=1,YORDER=0”表示采用水平方向的Sobel算子进行X轴方向的边缘检测。图中的“SIZE”表示设置Sobel算子模板的大小，Vivado HLS支持设置Sobel算子的大小为3、5、7。本章实验我们设置Sobel算法的大小为3，表示采用33的Sobel算子模板。图中的“BORDERMODE”表示设置边界的类型，由于本章我们没有传入边界类型的参数，所以编译器调用了第二个Sobel函数。图中的“SRC_T”表示输入图像的类型，图中的“DST_T”表示输出图像的类型，这里输入和输出图像都是8位无符号单通道数据类型。图中的“ROWS”和“COLS”表示输入图像像素的行和列，图中的“DROWS”和“DCOLS”表示输出图像像素的行和列。 “ov5640_sobel.h”头文件代码如下： 1 #ifndef _OV5640_SOBEL_H 2 #define _OV5640_SOBEL_H 3 4 #include "hls_video.h" 5 6 #define MAX_HEIGHT 1080 //图像最大高度 7 #define MAX_WIDTH 1920 //图像最大宽度 8 9 #define INPUT_IMAGE "lena.jpg" 10 #define OUTPUT_IMAGE "lena_sobel.jpg" 11 12 typedef hls::stream > AXI_STREAM; 13 typedef hls::Mat RGB_IMAGE; 14 typedef hls::Mat GRAY_IMAGE; 15 16 void ov5640_sobel(AXI_STREAM& INPUT_STREAM, 17 AXI_STREAM& OUTPUT_STREAM, 18 int rows, 19 int cols 20 ); 21 22 #endif 在代码的第1行和第2行是为了防止头文件的重复定义。在代码的第4行引入了“hls_opencv.h”头文件是为了使用Vivado HLS工具给我们提供的数据类型。在代码的第6行和代码的第7行定义了图像的最大高度和宽度。在代码的第9行定义了输入图像是“lena.jpg”,在代码的第10行定义了输出图像是“lena_sobel.jpg”。在代码的第12行定义了AXI_STREAM格式的数据类型，第一个参数24表示我们采用的数据是24位宽。在代码的第13行和第14行分别定义了“RGB_IMAGE”和“GRAY_IMAGE”格式的数据类型。在代码的第16行“ov5640_sobel”是函数的声明。当工程比较复杂的时候，可以进行C代码仿真。C代码仿真的步骤如下：在工程面板中的“Test Bench”目录上点击右键，在打开的列表中选择“New File”新建源文件，然后在弹出的对话框中输入测试文件的名称“ov5640_sobel_tb.cpp”，为方便测试文件的管理我们将测试文件保存在src目录下，如下图所示：图 7.3.5 测试文件目录 “ov5640_sobel_tb.cpp”程序如下所示： 1 #include "ov5640_sobel.h" 2 #include "hls_opencv.h" 3 4 int main(void) 5 { 6 //获取图像数据 7 IplImage src = cvLoadImage(INPUT_IMAGE); 8 IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels); 9 10 //使用HLS库进行处理 11 AXI_STREAM src_axi, dst_axi; 12 IplImage2AXIvideo(src, src_axi); 13 ov5640_sobel(src_axi, dst_axi, src->height, src->width); 14 AXIvideo2IplImage(dst_axi, dst); 15 16 //保存图像 17 cvSaveImage(OUTPUT_IMAGE,dst); 18 19 //显示图像 20 cvShowImage(INPUT_IMAGE,src); 21 cvShowImage(OUTPUT_IMAGE,dst); 22 23 //等待用户按下键盘上的任一按键 24 cv::waitKey(0); 25 26 } 在代码的第2行引入了“hls_opencv.h”，这个头文件里面包含了opencv库。在代码的第4行定义了main函数，在代码的第7行调用“cvLoadImage”函数来载入输入图像。在代码的第8行调用“cvCreateImage”来创建输出图像，参数“cvGetSize(src)”表示创建和输入图像一样大小的输出图像，参数“src->channel”表示创建的输出图像的通道和输入图像一样也是三通道的。在代码的第11行定义了两个变量“src_axi”和“dst_axi”，这两个变量的数据类型是AXI_STREAM格式。在代码的第12行通过调用IplImage2AXIvideo函数来将opencv中的IplImage格式的图像数据类型转换成AXI4-Stream格式的图像数据流从而可以利用FPGA进行数据处理。在代码的第13行调用“ov5640_sobel”函数来将对图像进行sobel边缘处理。在代码的第14行调用AXIvideo2IplImage将Sobel边缘处理后的图像转换成opencv可以处理的数据类型。在代码的第17行通过调用cvSaveImage来保存Sobel边缘处理后的图像。在代码的第20行和第21行通过调用cvShowImage来显示原图像和边缘处理后的图像。在代码的第24行通过调用waitKey这个函数来等待用户输入，从而避免程序运行完成，图像一闪而过。下面进行C仿真，将“lena.jpg”图像加入到测试平台，在工程面板中的“Test bench”目录上点击右键，然后在打开的列表中选择“New File”新建源文件，为方便测试文件的管理我们将“lena.jpg”保存在src目录下，如下图所示：图 7.3.6 lena图片目录点击“Run C Simulation”按钮，如下图所示：图 7.3.7 C仿真上图中左边红框标出来的就是我们加入的输入图像，右边红框即为C仿真按钮。仿真结果如下图所示：图 7.3.8 仿真结果从仿真结果中可以看出我们实现了X轴方向的Sobel边缘检测。接下来点击工具栏中向右的绿色三角形对C代码进行综合，如下图所示：图 7.3.7 运行C综合综合完成后，会自动打开综合结果（solution）的报告，综合报告中给出了设计的性能评估、资源评估以及接口等信息。本次实验中，我们重点关注综合工具为我们生成的接口信息，如下图所示：图 7.3.8 接口信息从图中可以看出，设计综合出了一个“AXI4-Lite”从接口和两个“AXI4-Stream”接口（一个输入，一个输出）。其中“AX4-Lite”总线接口用于控制视频处理的分辨率，而两个“AXI4-Stream”总线接口分别用于输入待处理的视频以及输出处理之后的视频流。在综合结果正确的情况下，在工具栏中点击黄色的“田”字按钮，导出RTL。在导出RTL结束之后，我们到工程目录所指向的文件夹中可以看到以ZIP压缩文件形式存在的IP核，如下图所示：图 7.3.9 将设计导出成IP HLS设计结束之后，我们将在Vivado中对导出的IP核进行验证。 7.4IP验证在IP验证环节，我们会使用Vivado工具的IP集成器将生成的IP核添加到Block Design中，然后完成设计后将程序下载到领航者开发板上进行验证。用于IP验证的底层硬件可以在《领航者ZYNQ之HLS开发指南》第5章“OV5640 摄像头灰度显示”实验的基础上进行。打开该实验所对应的Vivado工程“ov5640_rgb2gray_ip_test”，将其另存为“ov5640_sobel_ip_test”工程。为了方便工程管理，我们将Vivado工程的目录与HLS工程目录保持一致，如下图所示：图 7.4.1 创建Vivado工程在通过“另存为”的方式保存工程之后，还要将原来工程中的IP库（名为ip_repo的文件夹）复制到新的Vivado工程目录下，然后将HLS设计过程中导出的IP核拷贝到“ip_repo”目录下并解压，解压完成后如下图所示：图 7.4.2 拷贝并解压IP 在Vivado中重新将当前工程目录下的ip_repo文件夹添加到工程的IP库中，然后将HLS生成的IP核Ov5640_sobel添加到Block Design中，并将其STREAM接口分别连接到Video In to AXI4-Stream模块的video_out接口与VDMA模块的S_AXIS_S2MM接口上。最后点击上图中左上角的“Run Connection Automation”，让工具自动连接该IP核的其他端口，包括时钟、复位以及AXI-Lite从接口，最终完成的设计如下图所示：图 7.4.4 完成后的Block Design 到这里我们的Block Design就设计完成了，在Diagram窗口空白处右击，然后选择“Validate Design”验证设计。验证完成后弹出对话框提示“Validation Successful”表明设计无误，点击“OK”确认。最后按快捷键“Ctrl + S”保存设计。接下来在Source窗口中右键点击Block Design设计文件“system.bd”，然后依次执行“Generate Output Products”和“Create HDL Wrapper”。最后在左侧Flow Navigator导航栏中找到PROGRAM AND DEBUG，点击该选项中的“Generate Bitstream”，对设计进行综合、实现、并生成Bitstream文件。在生成 Bitstream 之后，在菜单栏中选择 File > Export > Export hardware 导出硬件，并在弹出的对话框中，勾选“Include bitstream”。然后在菜单栏选择 File > Launch SDK，启动 SDK 软件。在Vivado SDK中新建空的应用工程，工程名为“ov5640_sobel_lcd”。然后找到《领航者ZYNQ之嵌入式开发指南》第二十三章“OV5640 摄像头 LCD 显示”实验的Vivado工程目录，将“21_ov7725_lcdov7725_lcd.sdkov7725_lcd”目录下的src文件夹拷贝到新建的应用工程目录下。在SDK中刷新src目录，然后将“main.c”的代码修改为如下所示： 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include "xil_types.h" 5 #include "xil_cache.h" 6 #include "xparameters.h" 7 #include "xgpio.h" 8 #include "xaxivdma.h" 9 #include "xaxivdma_i.h" 10 #include "display_ctrl/display_ctrl.h" 11 #include "vdma_api/vdma_api.h" 12 #include "emio_sccb_cfg/emio_sccb_cfg.h" 13 #include "ov5640/ov5640_init.h" 14 #include "xov5640_sobel.h" 15 16 //宏定义 17 #define BYTES_PIXEL 3 //像素字节数，RGB888占3个字节 18 #define FRAME_BUFFER_NUM 3 //帧缓存个数3 19 #define DYNCLK_BASEADDR XPAR_AXI_DYNCLK_0_BASEADDR //动态时钟基地址 20 #define VDMA_ID XPAR_AXIVDMA_0_DEVICE_ID //VDMA器件ID 21 #define DISP_VTC_ID XPAR_VTC_0_DEVICE_ID //VTC器件ID 22 //PL端 AXI GPIO 0(lcd_id)器件 ID 23 #define AXI_GPIO_0_ID XPAR_AXI_GPIO_0_DEVICE_ID 24 //使用AXI GPIO(lcd_id)通道1 25 #define AXI_GPIO_0_CHANEL 1 26 27 //全局变量 28 //frame buffer的起始地址 29 unsigned int const frame_buffer_addr = (XPAR_PS7_DDR_0_S_AXI_BASEADDR 30 + 0x1000000); 31 XAxiVdma vdma; 32 DisplayCtrl dispCtrl; 33 XGpio axi_gpio_inst; //PL端 AXI GPIO 驱动实例 34 XOv5640_sobel sobel_inst; //PL端XOv5640_sobel驱动实例 35 VideoMode vd_mode; 36 unsigned int lcd_id; 37 38 int main(void) 39 { 40 u32 status; 41 u16 cmos_h_pixel; //ov5640 DVP 输出水平像素点数 42 u16 cmos_v_pixel; //ov5640 DVP 输出垂直像素点数 43 u16 total_h_pixel; //ov5640 水平总像素大小 44 u16 total_v_pixel; //ov5640 垂直总像素大小 45 46 //获取LCD的ID 47 XGpio_Initialize(&axi_gpio_inst, AXI_GPIO_0_ID); 48 lcd_id = LTDC_PanelID_Read(&axi_gpio_inst,AXI_GPIO_0_CHANEL); 49 xil_printf("lcd_id = %xnr",lcd_id); 50 51 //根据获取的LCD的ID号来进行ov5640显示分辨率参数的选择 52 switch(lcd_id){ 53 case 0x4342 : //4.3寸屏,480272分辨率 54 cmos_h_pixel = 480; 55 cmos_v_pixel = 272; 56 total_h_pixel = 1800; 57 total_v_pixel = 1000; 58 break; 59 case 0x4384 : //4.3寸屏,800480分辨率 60 cmos_h_pixel = 800; 61 cmos_v_pixel = 480; 62 total_h_pixel = 1800; 63 total_v_pixel = 1000; 64 break; 65 case 0x7084 : //7寸屏,800480分辨率 66 cmos_h_pixel = 800; 67 cmos_v_pixel = 480; 68 total_h_pixel = 1800; 69 total_v_pixel = 1000; 70 break; 71 case 0x7016 : //7寸屏,1024600分辨率 72 cmos_h_pixel = 1024; 73 cmos_v_pixel = 600; 74 total_h_pixel = 2200; 75 total_v_pixel = 1000; 76 break; 77 case 0x1018 : //10.1寸屏,1280800分辨率 78 cmos_h_pixel = 1280; 79 cmos_v_pixel = 800; 80 total_h_pixel = 2570; 81 total_v_pixel = 980; 82 break; 83 default : 84 cmos_h_pixel = 480; 85 cmos_v_pixel = 272; 86 total_h_pixel = 1800; 87 total_v_pixel = 1000; 88 break; 89 } 90 91 emio_init(); //初始化EMIO 92 status = ov5640_init( cmos_h_pixel, //初始化ov5640 93 cmos_v_pixel, 94 total_h_pixel, 95 total_v_pixel); 96 if(status == 0) 97 xil_printf("OV5640 detected successful!rn"); 98 else 99 xil_printf("OV5640 detected failed!rn"); 100 101 //根据获取的LCD的ID号来进行video参数的选择 102 switch(lcd_id){ 103 case 0x4342 : vd_mode = VMODE_480x272; break; //4.3寸屏,480272分辨率 104 case 0x4384 : vd_mode = VMODE_800x480; break; //4.3寸屏,800480分辨率 105 case 0x7084 : vd_mode = VMODE_800x480; break; //7寸屏,800480分辨率 106 case 0x7016 : vd_mode = VMODE_1024x600; break; //7寸屏,1024600分辨率 107 case 0x1018 : vd_mode = VMODE_1280x800; break; //10.1寸屏,1280800分辨率 108 default : vd_mode = VMODE_800x480; break; 109 } 110 111 //初始化灰度转换IP核OV5640_sobel 112 XOv5640_sobel_Initialize(&sobel_inst, XPAR_OV5640_SOBEL_0_DEVICE_ID); 113 //配置灰度转换IP核OV5640_sobel的行数 114 XOv5640_sobel_Set_rows(&sobel_inst, vd_mode.height); 115 //配置灰度转换IP核OV5640_sobel的列数 116 XOv5640_sobel_Set_cols(&sobel_inst, vd_mode.width); 117 118 //配置VDMA 119 run_vdma_frame_buffer(&vdma, VDMA_ID, vd_mode.width, vd_mode.height, 120 frame_buffer_addr,0,0,BOTH); 121 //初始化Display controller 122 DisplayInitialize(&dispCtrl, DISP_VTC_ID, DYNCLK_BASEADDR); 123 //设置VideoMode 124 DisplaySetMode(&dispCtrl, &vd_mode); 125 DisplayStart(&dispCtrl); 126 127 return 0; 128 } 在代码的第14行引入了“xov5640_sobel.h”头文件，这个头文件是Vivado HLS工具生成的，里面声明了灰度转换IP核的驱动函数。首先在代码的34行定义了边缘检测IP核的驱动实例sobel_inst，该变量会在后面对IP核进行配置时用到。然后在代码的第112行通过“XOv5640_sobel_Initialize()”函数来初始化Vivado HLS生成的边缘检测IP核；在代码的第116行通过传入“vd_mode.height”形参来设置灰度转换IP核的行数，在代码的第114行通过传入“vd_mode.width”形参来设置列数。这些数据类型和函数在“xlcd_rgb_color.h”头文件中均有声明。 7.5下载验证编译完工程之后我们就可以开始下载程序了。将 OV5640 摄像头模块插在领航者 Zynq 开发板的“OLED/CAMERA”插座上，并将 LCD 的排线接头插入开发板上的 LCD 接线座。将下载器一端连电脑，另一端与开发板上的 JTAG 端口连接，连接电源线并打开电源开关。在 SDK 软件下方的 SDK Terminal 窗口中点击右上角的加号设置并连接串口。然后下载本次实验硬件设计过程中所生成的 BIT 文件，来对 PL 进行配置。最后下载软件程序，下载完成后在LCD上就可以看到摄像头采集的彩色图像被转换成了X方向的灰度图像，如下图所示：图 7.5.1 Sobel边缘检测 1
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