Vitis Vision ライブラリの勉強1

Vitis Vision ライブラリについて勉強してみたいと思う。

資料としては、”Vitis Vision Library User Guide”がある。

Github には、”Xilinx/Vitis_Libraries”がある。

”Vitis Vision Library User Guide”を勉強していこう。つまり、適当にGoogle 翻訳して引用する。

Basic Features
・関数は xfOpenCV と一緒で、Mat インターフェースのテンプレートなんだけど、Mat は xf::cv::Mat 形式だそうだ。

・すべての関数は xf::cv namespace で定義される。
　つまり、resize() 使う時は、

xf::cv::resize<INTERPOLATION, TYPE, HEIGHT, WIDTH, NEWHEIGHT, NEWWIDTH, NPC_T, MAXDOWNSCALE>(in_mat, out_mat);

という感じになるということ。（Vitis_Libraries/vision/L2/examples/resize/xf_resize_accel.cppから引用）

・xf::cv::Mat 形式については、xf::Mat Image Container Class を見てほしいそうだ。これは、 xf::Mat の解説なんだけど、 xf::cv::Mat も同じで良いのかな？

Vitis Vision Kernel on Vitis
Vitis Vision カーネルの使い方なんだけど、使い方は xfOpenCV を踏襲しているようだ。同じ感じ。
、”Vitis Vision Library User Guide”では、cv::imread() で

画像を cv::Mat 形式で読み込んで、cv::Mat 形式の画像を xf::cv::Mat 形式に変換する…

とか書いてあるが、実際に”Vitis_Libraries/vision/L2/examples/resize/”で使用されているカーネルとホスト・アプリケーションのやり取り方法を書いておく。

ホスト・アプリケーションの動作（Vitis_Libraries/vision/L2/examples/resize/xf_resize_tb.cpp）
1. cv::imread() で画像を cv::Mat 形式で読み込む。
２． xcl::get_xil_devices() でデバイスを取得する
3. Context, command queue を作成する
4. カーネルのバイナリをロードする
5. カーネルを生成する（cl::Kernel）
6. 画像入力、画像出力用のバッファを確保する（cl::Buffer）
7. カーネルの引数を設定する（krnl.setArg）
8. 画像入力用バッファに画像のデータを入力する（q.enqueueWriteBuffer）
9. カーネルを実行させる（q.enqueueTask）
10. カーネルの出力画像をホストメモリにコピーする（q.enqueueReadBuffer）
11. 終了（q.finish）

カーネルの動作（Vitis_Libraries/vision/L2/examples/resize/xf_resize_accel.cpp）
1. xf::cv::Array2xfMat でホストからの配列データを xf::cv::Mat 形式に変換する
2. xf::cv::resize で画像をリサイズする
3. xf::cv::xfMat2Array でリサイズした結果の xf::cv::Mat 形式画像をホストに渡す配列データに変換する

Array2xfMat、 xfMat2Array