FC2カウンター FPGAの部屋 ZUBoard 1CG の PYNQ v3.0.1 で自作のガウシアン・フィルタ、メディアン・フィルタとソーベル・フィルタを動作させる3
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ZUBoard 1CG の PYNQ v3.0.1 で自作のガウシアン・フィルタ、メディアン・フィルタとソーベル・フィルタを動作させる3

ZUBoard 1CG の PYNQ v3.0.1 で自作のガウシアン・フィルタ、メディアン・フィルタとソーベル・フィルタを動作させる2”の続き。

前回は、i3filters ブロック・デザインの axis_dwidth_converter_0 と axis_dwidth_converter_1 に System ILA を追加して、論理合成、インプリメンテーション、ビットストリームの生成を行って成功した。hwh ファイルと bit ファイルが生成された。今回は、生成されたビット・ファイルと hwh ファイルを ZUBoard 1CG 上の Jupyter Notebook にアップロードし、i3filters.ipynb ファイルを作成して、メディアン・フィルタとソーベル・フィルタの動作を確認したところ動作した。

ZUBoard 1CG の PYNQ Linux の jupyter_notebooks/examples ディレクトリに i3filters ディレクトリを作成した。
cd jupyter_notebooks/examples/
sudo mkdir i3filters


以下のファイルを FileZilla を使って、ZUBoard 1CG の PYNQ Linux のホーム・ディレクトリにアップロードした。
HDL/2023.1/zub1cg/i3filters/i3filters.runs/impl_1/i3filters_wrapper.bit
HDL/2023.1/zub1cg/i3filters/i3filters.gen/sources_1/bd/i3filters/hw_handoff/i3filters.hwh
Vitis_HLS/ZUBoard_1CG/2023.1/gaussian_axis_RGB24/test2.jpg
なお、test2.jpg は通常画像にノイズを拡散させた画像となっている。
zub1cg_pynq_199_230827.png

ファイルをホーム・ディレクトリから jupyter_notebooks/examples/i3filters ディレクトリにコピーした。
cd
sudo mv i3filters.hwh jupyter_notebooks/examples/i3filters
mv i3filters_wrapper.bit jupyter_notebooks/examples/i3filters/i3filters.bit
sudo mv test2.jpg jupyter_notebooks/examples/i3filters


Jupyter Notebook 上で examples/i3filters ディレクトリにノートブックを作成した。
名前を Jupyter Notebook 上で i3filters に変更した。

i3filters.ipynb のコードを”ZUBoard 1CG の PYNQ v3.0.1 で自作のメディアン・フィルタとソーベル・フィルタを動作させる3”から持ってきて、ガウシアン・フィルタ用のコードを追加した。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from pynq import allocate, Overlay

i3filters = Overlay("./i3filters.bit")

dma = i3filters.axi_dma_0
median = i3filters.median_axis_RGB24_0
sobel = i3filters.sobel_axis_RGB24_0
gaussian = i3filters.gaussian_axis_RGB24_0

image_path = "./test2.jpg"
original_image = Image.open(image_path)

canvas = plt.gcf()
size = canvas.get_size_inches()
canvas.set_size_inches(size*2)

width, height = original_image.size
print("Image size: {}x{} pixels.".format(width, height))
plt.figure(figsize=(12, 10));
_ = plt.imshow(original_image)

in_buffer = allocate(shape=(height, width, 3), 
                           dtype=np.uint8, cacheable=1)
out_buffer = allocate(shape=(height, width, 3), 
                            dtype=np.uint8, cacheable=1)
                            
in_buffer[:] = np.array(original_image)

def run_kernel():
    dma.sendchannel.transfer(in_buffer)
    dma.recvchannel.transfer(out_buffer) 
    gaussian.write(0x00,0x01) # start
    median.write(0x00,0x01) # start
    sobel.write(0x00,0x01) # start
    dma.sendchannel.wait()
    dma.recvchannel.wait()
    
print(height)
print(width)

gaussian.register_map.row_size = height
gaussian.register_map.col_size = width
#gaussian.register_map.function_r = 2 # ORG_IMGwAxiDma
gaussian.register_map.function_r = 3 # GAUSSIANwAxiDma

median.register_map.row_size = height
median.register_map.col_size = width
median.register_map.function_r = 2 # ORG_IMGwAxiDma
#median.register_map.function_r = 3 # MEDIANwAxiDma

sobel.register_map.row_size = height
sobel.register_map.col_size = width
#sobel.register_map.function_r = 2 # ORG_IMGwAxiDma
sobel.register_map.function_r = 3 # SOBELwAxiDma

run_kernel()
sobel_image = Image.fromarray(out_buffer)

print("Image size: {}x{} pixels.".format(width, height))
plt.figure(figsize=(12, 10));
_ = plt.imshow(sobel_image)

del in_buffer
del out_buffer


i3filters.ipynb を実行した結果を示す。
ガウシアン・フィルタでノイズを除去しながらソーベル・フィルタでエッジを抽出する。
やはり、メディアン・フィルタ程はノイズが除去できていない
zub1cg_pynq_200_230827.png
zub1cg_pynq_201_230827.png
zub1cg_pynq_202_230827.png
zub1cg_pynq_203_230827.png
  1. 2023年08月27日 04:51 |
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