FC2カウンター FPGAの部屋 Vitis 2019.2 で自作カーネルを使用してストーミング接続を試す7(krnl_lap_filter_dmaw.cpp)
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Vitis 2019.2 で自作カーネルを使用してストーミング接続を試す7(krnl_lap_filter_dmaw.cpp)

Vitis 2019.2 で自作カーネルを使用してストーミング接続を試す6(AXI4 StreamにFIFOを追加)”の続き。

前回は、同時に動作できるカーネルが 2 個である場合は、途中に画像全部以上の FIFO があれば、最初の dma_read カーネルが終了し、dma_write カーネルが起動できて、つまり、全てのカーネルが動作するのではないか?という仮説に基づいて krnl_lap_filter カーネルに 4096 深度の FIFO を追加したが、動作しなかった。今回は、カーネルを 2 個にするために krnl_lap_filter と dma_write カーネルを一緒にした krnl_lap_filter_dmaw を作成する。

(2020/02/10:修正) INTERFACE m_axi 指示子に offset=slave を忘れていたので、追加して、図を変更しました。

作成した krnl_lap_filter_dmaw.cpp を貼っておく。

// krnl_lap_filter_dmaw.cpp
// 2020/02/08 by marsee

#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#include <stdint.h>

// RGBからYへの変換
// RGBのフォーマットは、{8'd0, R(8bits), G(8bits), B(8bits)}, 1pixel = 32bits
// 輝度信号Yのみに変換する。変換式は、Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
// "YUVフォーマット及び YUV<->RGB変換"を参考にした。http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/firewire/yuv.html
// 2013/09/27 : float を止めて、すべてint にした
int32_t conv_rgb2y(int32_t rgb){
    int32_t r, g, b, y_f;
    int32_t y;

    b = rgb & 0xff;
    g = (rgb>>8) & 0xff;
    r = (rgb>>16) & 0xff;

    y_f = 77*r + 150*g + 29*b; //y_f = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;の係数に256倍した
    y = y_f >> 8; // 256で割る

    return(y);
}

// ラプラシアンフィルタ
// x0y0 x1y0 x2y0 -1 -1 -1
// x0y1 x1y1 x2y1 -1  8 -1
// x0y2 x1y2 x2y2 -1 -1 -1
int32_t laplacian_fil(int32_t x0y0, int32_t x1y0, int32_t x2y0, int32_t x0y1,
        int32_t x1y1, int32_t x2y1, int32_t x0y2, int32_t x1y2, int32_t x2y2)
{
    int32_t y;

    y = -x0y0 -x1y0 -x2y0 -x0y1 +8*x1y1 -x2y1 -x0y2 -x1y2 -x2y2;
    if (y<0)
        y = -y;
    else if (y>255)
        y = 255;
    return(y);
}

void krnl_lap_filter(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& outs,
        int32_t x_size, int32_t y_size){

    ap_axiu<32,0,0,0> pix;
    ap_axiu<32,0,0,0> lap;

    int32_t line_buf[2][1920]; // supported HD resolution
#pragma HLS array_partition variable=line_buf block factor=2 dim=1
#pragma HLS resource variable=line_buf core=RAM_2P

    int32_t pix_mat[3][3];
#pragma HLS array_partition variable=pix_mat complete

    int32_t lap_fil_val;

    LOOP_X : for (int y=0; y<y_size; y++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=48 max=600
        LOOP_Y : for (int x=0; x<x_size; x++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=64 max=800
#pragma HLS PIPELINE II=1
            ins >> pix; // AXI4-Stream からの入力

            Loop4 : for (int k=0; k<3; k++){
                Loop5 : for (int m=0; m<2; m++){
#pragma HLS UNROLL
                    pix_mat[k][m] = pix_mat[k][m+1];
                }
            }
            pix_mat[0][2] = line_buf[0][x];
            pix_mat[1][2] = line_buf[1][x];

            int32_t y_val = conv_rgb2y(pix.data);
            pix_mat[2][2] = y_val;

            line_buf[0][x] = line_buf[1][x];    // 行の入れ替え
            line_buf[1][x] = y_val;

            lap_fil_val = laplacian_fil(    pix_mat[0][0], pix_mat[0][1], pix_mat[0][2],
                                            pix_mat[1][0], pix_mat[1][1], pix_mat[1][2],
                                            pix_mat[2][0], pix_mat[2][1], pix_mat[2][2]);
            lap.data = (lap_fil_val<<16)+(lap_fil_val<<8)+lap_fil_val; // RGB同じ値を入れる

            if (x<2 || y<2) // 最初の2行とその他の行の最初の2列は無効データなので0とする
                lap.data = 0;

            if (x==(x_size-1) && y==(y_size-1)) // フレームの最後で TLAST をアサートする
                lap.last = 1;
            else
                lap.last = 0;

            outs << lap;    // ストリームへ出力
        }
    }

    LOOP_WAIT_LAST: while(pix.last == 0) { // last が 1 になるまで待つ
#pragma HLS PIPELINE II=1
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=1 max=1 avg=1
        ins >> pix;
    };
}

void dma_write(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, volatile int32_t *outm,
        int32_t x_size, int32_t y_size){

    ap_axiu<32,0,0,0> pix;

    LOOP_DWY: for(int y=0; y<y_size; y++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=48 max=600
        LOOP_DWX: for(int x=0; x<x_size; x++){
#pragma HLS LOOP_TRIPCOUNT min=64 max=800
#pragma HLS PIPELINE II=1
            ins >> pix;
            outm[x_size*y+x] = pix.data;
        }
    }
}

//extern "C" {
void krnl_lap_filter_dmaw(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, volatile int32_t *outm,
        int32_t x_size, int32_t y_size){
#pragma HLS DATAFLOW
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=3072 port=outm offset=slave bundle=gmem
#pragma HLS INTERFACE axis register both port=ins
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=y_size bundle=control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=x_size bundle=control
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return bundle=control

    hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> > lap_stream;

    krnl_lap_filter(ins, lap_stream, x_size, y_size);
    dma_write(lap_stream, outm, x_size, y_size);
}
//}


extern "C" { } はシミュレーションを通すためにコメントアウトしてある。

次に、テストベンチの krnl_lap_filter_dmaw_tb.cpp を示す。

// krnl_lap_filter_dmaw_tb.cpp
// 2020/02/08 by marsee

#include "hls_opencv.h"
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <ap_axi_sdata.h>

void krnl_lap_filter_dmaw(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, volatile int32_t *outm,
        int32_t x_size, int32_t y_size);

void krnl_lap_filter_soft(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& outs,
        int32_t x_size, int32_t y_size);

const char INPUT_BMP_FILE[] = "test.bmp";
const char OUTPUT_BMP_FILE[] = "lap.bmp";

int main(){
    hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> > ins;
    hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> > ins_soft;
    hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> > outs_soft;

    ap_axiu<32,0,0,0> pix;
    ap_axiu<32,0,0,0> vals_soft;

   // BMPファイルをMat に読み込む
    cv::Mat img = cv::imread(INPUT_BMP_FILE);

    // ピクセルを入れる領域の確保
    std::vector<int32_t> rd_bmp(sizeof(int32_t)*img.cols*img.rows);
    std::vector<int32_t> hw_lap(sizeof(int32_t)*(img.cols)*(img.rows));
    std::vector<int32_t> sw_lap(sizeof(int32_t)*(img.cols)*(img.rows));

    // rd_bmp にBMPのピクセルを代入
    cv::Mat_<cv::Vec3b> dst_vec3b = cv::Mat_<cv::Vec3b>(img);
    for (int y=0; y<img.rows; y++){
        for (int x=0; x<img.cols; x++){
            cv::Vec3b pixel;
            pixel = dst_vec3b(y,x);
            rd_bmp[y*img.cols+x] = (pixel[0] & 0xff) | ((pixel[1] & 0xff)<<8) | ((pixel[2] & 0xff)<<16);
            // blue - pixel[0]; green - pixel[1]; red - pixel[2];
        }
    }

    // ins に入力データを用意する
    for(int j=0; j < img.rows; j++){
        for(int i=0; i < img.cols; i++){
            pix.data = (ap_int<32>)rd_bmp[(j*img.cols)+i];

            if ((i==img.cols-1) && (j==img.rows-1)) // フレームの最後で last をアサートする
                pix.last = 1;
            else
                pix.last = 0;

            ins << pix;
            ins_soft << pix;
        }
    }

    krnl_lap_filter_dmaw(ins, hw_lap.data(), img.cols, img.rows);   // ハードウェアのソーベルフィルタ
    krnl_lap_filter_soft(ins_soft, outs_soft,img.cols, img.rows);   // ソフトウェアのソーベルフィルタ

    // ハードウェアとソフトウェアのソーベルフィルタの値のチェック
    for (int y=0; y<img.rows; y++){
        for (int x=0; x<img.cols; x++){
            ap_int<32> val = hw_lap[y*img.cols+x];
            outs_soft >> vals_soft;
            ap_int<32> val_soft = vals_soft.data;
            if (val != val_soft){
                printf("ERROR HW and SW results mismatch x = %ld, y = %ld, HW = %x, SW = %x\n",
                        x, y, val, val_soft);
                return(1);
            }
        }
    }
    printf("Success HW and SW results match\n");

    const int lap_rows = img.rows;
    const int lap_cols = img.cols;
    cv::Mat wbmpf(lap_rows, lap_cols, CV_8UC3);
    // wbmpf にラプラシアンフィルタ処理後の画像を入力
    cv::Mat_<cv::Vec3b> lap_vec3b = cv::Mat_<cv::Vec3b>(wbmpf);
    for (int y=0; y<wbmpf.rows; y++){
        for (int x=0; x<wbmpf.cols; x++){
            cv::Vec3b pixel;
            pixel = lap_vec3b(y,x);
            int32_t rgb = hw_lap[y*wbmpf.cols+x];
            pixel[0] = (rgb & 0xff); // blue
            pixel[1] = (rgb & 0xff00) >> 8; // green
            pixel[2] = (rgb & 0xff0000) >> 16; // red
            lap_vec3b(y,x) = pixel;
        }
    }

    // ハードウェアのソーベルフィルタの結果を bmp ファイルへ出力する
    cv::imwrite(OUTPUT_BMP_FILE, wbmpf);

    return(0);
}

// RGBからYへの変換
// RGBのフォーマットは、{8'd0, R(8bits), G(8bits), B(8bits)}, 1pixel = 32bits
// 輝度信号Yのみに変換する。変換式は、Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
// "YUVフォーマット及び YUV<->RGB変換"を参考にした。http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/firewire/yuv.html
// 2013/09/27 : float を止めて、すべてint にした
int32_t conv_rgb2y_soft(int32_t rgb){
    int32_t r, g, b, y_f;
    int32_t y;

    b = rgb & 0xff;
    g = (rgb>>8) & 0xff;
    r = (rgb>>16) & 0xff;

    y_f = 77*r + 150*g + 29*b; //y_f = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;の係数に256倍した
    y = y_f >> 8; // 256で割る

    return(y);
}

// ラプラシアンフィルタ
// x0y0 x1y0 x2y0 -1 -1 -1
// x0y1 x1y1 x2y1 -1  8 -1
// x0y2 x1y2 x2y2 -1 -1 -1
int32_t laplacian_fil_soft(int32_t x0y0, int32_t x1y0, int32_t x2y0, int32_t x0y1,
        int32_t x1y1, int32_t x2y1, int32_t x0y2, int32_t x1y2, int32_t x2y2)
{
    int32_t y;

    y = -x0y0 -x1y0 -x2y0 -x0y1 +8*x1y1 -x2y1 -x0y2 -x1y2 -x2y2;
    if (y<0)
        y = -y;
    else if (y>255)
        y = 255;
    return(y);
}

void krnl_lap_filter_soft(hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& ins, hls::stream<ap_axiu<32,0,0,0> >& outs,
        int32_t x_size, int32_t y_size){
    ap_axiu<32,0,0,0> pix;
    ap_axiu<32,0,0,0> lap;

    int32_t line_buf[2][1920]; // supported HD resolution

    int32_t pix_mat[3][3];
    int32_t lap_fil_val;

    LOOP_X : for (int y=0; y<y_size; y++){
        LOOP_Y : for (int x=0; x<x_size; x++){
            ins >> pix; // AXI4-Stream からの入力

            Loop4 : for (int k=0; k<3; k++){
                Loop5 : for (int m=0; m<2; m++){
                    pix_mat[k][m] = pix_mat[k][m+1];
                }
            }
            pix_mat[0][2] = line_buf[0][x];
            pix_mat[1][2] = line_buf[1][x];

            int32_t y_val = conv_rgb2y_soft(pix.data);
            pix_mat[2][2] = y_val;

            line_buf[0][x] = line_buf[1][x];    // 行の入れ替え
            line_buf[1][x] = y_val;

            lap_fil_val = laplacian_fil_soft(   pix_mat[0][0], pix_mat[0][1], pix_mat[0][2],
                                                pix_mat[1][0], pix_mat[1][1], pix_mat[1][2],
                                                pix_mat[2][0], pix_mat[2][1], pix_mat[2][2]);
            lap.data = (lap_fil_val<<16)+(lap_fil_val<<8)+lap_fil_val; // RGB同じ値を入れる

            if (x<2 || y<2) // 最初の2行とその他の行の最初の2列は無効データなので0とする
                lap.data = 0;

            if (x==(x_size-1) && y==(y_size-1)) // フレームの最後で TLAST をアサートする
                lap.last = 1;
            else
                lap.last = 0;

            outs << lap;    // ストリームへ出力
        }
    }

    LOOP_WAIT_LAST: while(pix.last == 0) { // last が 1 になるまで待つ
        ins >> pix;
    };
}


VIvado HLS 2019.2 で krnl_lap_filter_dmaw プロジェクトを作成した。
streaming_lap_filter_44_200209.png

C シミュレーションを行った。
streaming_lap_filter_45_200209.png

lap.bmp ファイルが生成されている。
streaming_lap_filter_46_200209.png

C コードの合成を行った。問題無さそうだ。
streaming_lap_filter_47_200209.png

C/RTL 協調シミュレーションを行った。
streaming_lap_filter_48_200209.png

C/RTL 協調シミュレーションの波形を示す。
streaming_lap_filter_49_200209.png
  1. 2020年02月09日 04:32 |
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