reVISION，xfopencv, PYNQ -Computer Vision

前言

在刚开始使用某一产品或者平台时，第一关就是读文档时相关的名词解释，例如SDsoc,Xfopencv,penalinux,vitis等等可以先参考xilinx中文官方网站和安富利微信公众号等了解一下这些名词的含义，再进一步阅读相关文档。
https://china.xilinx.com/

安富利微信公众号

reVISION，xfopencv, PYNQ -Computer Vision

以视觉算法为例，这里介绍以下我理解的几个相关名词reVISION，xfopencv, PYNQ - Computer Vision在进行视觉算法加速研究过程种，这三个名词一直出现在各种网站和文档中，以下是这三个名词对应的github
https://github.com/Xilinx/xfopencv
https://github.com/Xilinx/PYNQ-ComputerVision#pynq—computer-vision
https://github.com/Xilinx/Revision-Getting-Started-Guide

reVISION

这里有对reVISION的一个介绍
https://www.missinglinkelectronics.com/www/images/LandingPage/FPGA4ADAS_2/2_Trott_Xilinx_reVISION_xfOpenCV.pdf
再通过参考官方网站的介绍
https://china.xilinx.com/products/design-tools/embedded-vision-zone.html#overview

可理解为reVISION是一个可配置的基于软件开发硬件的视觉系统视觉开发系统，如上图所示其支持视觉和神经网络框架，视觉部分有一个支持一个opencv库（该库的硬件开发应该对应的就是xfopencv）以及一些常用的神经网络模型AlexNet, GoogLeNet, VGG等等（硬件加速）。而如此丰富的功能并不是所有开发板都支持，因此目前支持部分开发板（ZCU102,ZCU104等），但是好像对于MPSoC的EV和EG（ultra96）器件，应该都会支持，不过目前没有相关文档。
以下为其开发流程。

我的理解是这也是SDsoc的开发流程。即先用高层语言开发，然后通过profiling性能分析工具分析其性能瓶颈，对关键算法调用相关的硬件库(计算机视觉和神经网络计算)加速关键部分。最后完成达到满足要求的设计。

xfOpenCV

xfOpenCV，从其文档种可以看出，该库文件是配合ZYNQ使用的，从reVISION介绍可以看到，xfOpenCV为reVISON的一部分，但除了ZCU102，ZCU104等，还支持更多的开发板。然而该库实际上是可综合的，因此我们也可以用HLS工具应用于Zynq的其他开发板,在其2018.03的xfopecv仓库(github)中有相关文档HLS_UseModel_Usage_Doc（最近的一版没有该文档了）。然而还有有网友建议SDx工具的话推荐使用xfopencv，如果使用HLS工具的话推荐使用hls_video的库。

PYNQ-ComputerVision

PYNQ-ComputerVision顾名思义，就是将前面提到的应用于ZYNQ的xfOpenCV库，进一步整合到PYNQ中去，直接用Python进行开发。很明显，该库只能用于PYNQ开发板。该库中提供了一些overlay实例，可直接用于Python开发。

当然，如果需要其他的函数，需要自己编译生成overlay。相关内容可参考该文档。
https://github.com/Xilinx/PYNQ-ComputerVision/blob/master/overlays/README.md
其他参考网站：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1562112502615549&wfr=spider&for=pc
https://forums.xilinx.com/t5/Vitis-SDAccel-and-SDSoC/reVision-Stack-on-Ultra96/td-p/920088