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    图像覆盖堆叠

    2021-12-10 21:57:19.573 | INFO | __main__:image_stitching:49 - 待拼接图片的原尺寸: (460, 460) 2021-12-10 21:57:19.575 | INFO | __main__:image_stitching:52 - 待拼接图片重置尺寸: (1280, 1280) 2021-12-10 21:57:19.654 | INFO | __main__:image_stitching:58 - --- width=1280,heigh=1280 2021-12-10 21:57:20.915 | INFO | __main__:<module>:75 - 左右拼接完成 --- 2021-12-10 21:57:21.070 | INFO | __main__:image_synthesis:12 - 母图尺寸:(2560, 1280) 2021-12-10 21:57:21.071 | INFO | __main__:image_synthesis:14 - 子图尺寸:(460, 460) 2021-12-10 21:57:21.073 | INFO | __main__:image_synthesis:17 - 子图重置比例: 1.1130434782608696 2021-12-10 21:57:21.075 | INFO | __main__:image_synthesis:22 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.076 | INFO | __main__:image_synthesis:25 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.102 | INFO | __main__:image_synthesis:29 - 重置后子图尺寸:(413, 413) 2021-12-10 21:57:22.817 | INFO | __main__:<module>:79 - --- end --- res = C:/Users/xpp/Desktop/Lena\synthesis_.png 算法:图像覆盖堆叠是包括图像读取,图片尺寸读取,重置图片大小,图片等比缩放,图片拼接,图片覆盖与堆叠(子母图)在内。 链接:https://www.cnpython.com/tags/290753

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    第3讲 HLS设计流程之基本概念介绍

    传统的RTL设计流程包括设计输入、功能仿真、设计综合、布局布线和系统调试这样的几个步骤,而且这个过程往往需要反复迭代,毕竟通常很难保证功能仿真一次通过或者系统调试没有任何bug。HLS设计流程是基于C的设计流程,因此要在C这个层面完成设计输入和功能验证,同时还要保证生成的RTL代码的功能与对应的C代码的功能完全一致,这就多了一个C/RTL协同仿真(C/RTL Co-simulation)。这样,整个设计流程就包括采用C描述的设计输入、算法功能验证、C综合(生成RTL代码)、C/RTL协同仿真,后续就可以将生成的RTL代码融入的设计中完成RTL的综合与布局布线了。从这个流程中可以看到,HLS设计流程有两个显著特征:在C层面描述算法;在C层面验证算法。这是其相比于RTL更为快捷的一个重要原因。

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    第15讲 for循环优化:基本性能指标

    在算法建模时,for循环经常被用到(能用for循环就不要用while循环,因为for循环会让代码更紧凑)。因此,Vivado HLS提供了针对for循环的多种优化方法,例如,loop pipelining(for循环流水),loop merge(合并for循环), loop dataflow(设置数据流),unroll(展开for循环),loop parallelism(循环的并行性)等,但更重要的是遵循指定的代码风格,否则这些优化方法将无法使用。例如,如果for循环的边界是个变量而非固定常数,那么将无法使用unroll优化方法。从这个角度而言,最好在算法建模前了解这些基本的代码风格。这些代码风格可在Vivado HLS中看到。具体操作如下:打开Vivado HLS,点击Open Example Project,点击Coding Style Examples,即可看到以loop开头的目录,创建工程即可进一步了解,如下图所示。

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