几个视频/图像处理的项目分享

今天介绍几个和图像处理的项目，废话不多说，我们开始吧~

FPGA-Imaging-Library

https://github.com/dtysky/FPGA-Imaging-Library

介绍

一个开源的FPGA图像处理库。

F-I-L是一个FPGA平台的开源的图像处理库，已经拥有了许多常用操作，并在不断更新中。这些操作被以IP核的形式进行了封装，遵循同一种规范化的接口，同时具有流水线和请求响应两种使用模式。

fpga_image_processing

https://github.com/damdoy/fpga_image_processing

介绍

少逻辑量FPGA图像处理库。在verilog中实现简单的图像处理操作，该项目围绕一个中央图像处理模块展开image_processing.v，该模块使用 verilator 仿真。在ICE40 FPGA上实现。

因为它针对的是低端 fpga 设备（无论是价格还是功耗），例如 ice40 ultraplus。它使用 1Mbit 的 ram 将图像存储到两个缓冲区中，即输入缓冲区和存储缓冲区。图像在输入缓冲区中加载和读取，计算在存储缓冲区中完成。这两个缓冲区可以交换。大多数操作将在存储缓冲区中完成，如果对两个图像应用操作（例如 binary_add），则生成的图像将写入存储缓冲区。

架构

ImageStitchBasedOnFPGA

https://github.com/mhhai/ImageStitchBasedOnFPGA

七路摄像头拼接

Image-Classification-using-CNN-on-FPGA

https://github.com/padhi499/Image-Classification-using-CNN-on-FPGA

项目是关于在 FPGA 上设计一个经过训练的神经 n/w（CIFAR-10 数据集），以使用深度学习概念（CNN-卷积神经网络）对图像 I/P 进行分类。

有 6 层（滑动窗口卷积、ReLU 激活、最大池化、扁平化、完全连接和 Softmax 激活）决定了我们的 I/P 图像的类别。Kernels/Filters用于从图像 I/P 进行特征检测。图像 I/P 可以是灰度/彩色的。

使用的工具

赛灵思 Vivado v17.4

Matlab vR2018.a

使用的语言

Verilog HDL

Image_sim

https://github.com/Bestduan/Image_sim

介绍

基于FPGA的图像处理模块（出自于crazybingo）（将里面的Intel的shift_RAM以及altsqrt的IP核换为Verilog来实现，方便实现跨平台移植）

含有图像的仿真模块

文件结构基于vscode下FPGA_Develop_Support插件

魔方图像处理

https://github.com/IdlessChaye/magicalcubeImageProcess

功能

使用ov7725获取magiccube表面正确位置的像素，通过hsv编码转换为3位颜色编码。

输出

6 个魔方表面 * 9 个正方形 * 3 位颜色编码。

板卡

Xilinx FPGA EGO1 xc7a35tcsg324

microshift_compression

https://github.com/zhangmozhe/microshift_compression

Microshift：一种高效的硬件图像压缩算法

这是 TCSVT 论文“Microshift: An Efficient Image Compression Algorithm for Hardware”的 Matlab 和 Verilog 实现

• Arxiv 论文：https ://arxiv.org/abs/2104.09820

• IEEE 链接：https ://ieeexplore.ieee.org/document/8529272

• Github 代码：https ://github.com/zhangmozhe/microshift_compression

• 综合教程：https ://github.com/zhangmozhe/microshift_compression/tree/master/VLSI%20design%20flow

描述

Microshift是一种有损图像压缩算法，可以在硬件上以极低的功耗高效实现。

• 在数据集上进行测试时，它可以将图像压缩到1.25 BPP，其结果质量优于最先进的片上压缩算法 ( PSNR=33.16, SSIM=0.90 )。

• 提出了一种高效的 VLSI 架构，并在 FPGA 上实现。
• ASIC 设计的结果进一步验证了低硬件复杂性和高功率效率。
• 我们的方法有望用于低功耗无线视觉传感器网络（WVSN）。

论文

https://github.com/zhangmozhe/microshift_compression/blob/master/paper.pdf

HDR

https://github.com/markos-stefanidis/FPGA-Based-HDR-algorithm

https://github.com/sh-vlad/FPGA_rtime_HDR_video

matlab-imageprocess

https://github.com/LiaoYuxuan/matlab-imageprocess

最后就是一些资料了，主要是图像处理算法，核心是冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版本。

总结

终于介绍完了SNN、TPU、CNN和DNN，今天推荐几个视频/图像处理的项目，说实话其实这方面内容比较少，项目也是比较老旧，因为这方面内容太多，已经发展了几十年了，ASIC在这方面基本都满足了常规应用，所以在FPGA方面基本停滞不前了。但是国内像CrazyBingo等大佬还在这方面继续耕耘。后续我也准备追随大佬们的脚步出系列教程（围绕ISP）。

最后，还是感谢各个大佬开源的项目，让我们受益匪浅。后面有什么感兴趣方面的项目，大家可以在后台留言或者加微信留言，今天就到这，我是爆肝的碎碎思，期待下期文章与你相见。

审核编辑 ：李倩