fpga圖像演算法

『壹』 學習fpga需要多久多少程度才能搞到圖像處理和圖像演算法

FPGA范圍比較廣，從編程到製版到調試到生產都可以算到裡面。既然你是想搞演算法，我就幫你盡量跳過FPGA費時費力不出成績的底層鑽研階段。
如果你只是想做演算法而不是做應用，只需要了解FPGA的優勢和實現原理，10-30天學習FPGA基礎語法，這部分跟C比較相似應該能很快入門，這時候你差不多就了解FPGA跟CPU的區別和優勢了，然後把重點放在演算法研究上。根據演算法復雜度研究時間不定。
比如圖像處理，FPGA的優勢在於可以一個時鍾周期處理多個點或者矩陣，這時候你的演算法就要偏向於怎麼讓不同點或者矩陣之間的運算盡量獨立沒有前後相關性。速度上4Ghz的CPU一次處理16個點速度就是64G點每秒，FPGA看資源如果一次可以處理1000點，200MHZ的速度就是200G點每秒，這圖像處理速度的優勢就出來了。而且CPU可能還要跑系統還有宕機風險，FPGA說多快就多快，穩定高效能長時間運行。
之前我們做4K視頻的採集和預處理，FPGA很輕松就實現了。設計的時候最好找個高手聽一下你的設計方案，幫忙做一下時序約束和PipeLine規劃，這樣保證你的演算法盡量穩定，或者乾脆點你演算法完成直接找人給你寫代碼，你把代碼看懂之後再慢慢調參數就行了。
直接根據自己需求買個成品板卡，這樣上面的外接器件什麼的都有現成example可以使用，比如DDR控制、視頻輸入輸出、引腳約束這之類的，你可以直接用板卡資料，不需要浪費時間去自己調試，專心做演算法。

『貳』 用FPGA實現圖像處理演算法有前途嗎

有，很多時候使用者不希望圖像處理佔用大量的CPU時間，如果用FPGA實現圖像處理，那麼就可以將圖像處理部分在前端的數字晶元上實現，也就是可以在攝像機上完成很多工作

『叄』 vhdl FPGA 實現 圖像的分割 也就是取左邊60%的圖像 這個怎麼搞，有沒有什麼演算法

處理圖像主要是看你的圖像數據是怎麼輸入的，一般的都是一行一行的這樣子的，假如100*100的圖像，在接收第一行的時候就有一個計數器，當到了60%的時候停止保存圖像數據，等待下一行到來，並吧計數器清零，第二行重復，一直到最後一行，每一行就取出了60%的圖像了

『肆』 FPGA演算法實現工程師（RTL工程師）是做什麼的

通信演算法DSP啥的做的人很多，而且學歷都很高，競爭很激烈，無線通信好些

『伍』 在FPGA中的圖像處理，如何實現彩色圖像的中值濾波

您好：中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制雜訊的非線性信號處理技術。其基本原理是對圖像中的每一個合法的像素點領域中的像素按照灰度級進行排序，然後將該組的中間值輸出作為該像素點的值，圖像濾波器主要有3部分組成，濾波窗口生成模塊、行列計數器模塊、中值濾波模塊

『陸』 FPGA如何實現演算法

我個人認為 FPGA的演算法實現與C的演算法有一定關聯 但有區別 有些黃金演算法在硬體語言描述時很費力，不一定好用 也只有理論聯系實踐，從實踐中來到實踐中去，

『柒』 如何使用FPGA加速機器學習演算法

如何使用FPGA加速機器學習演算法
當前，AI因為其CNN(卷積神經網路)演算法出色的表現在圖像識別領域佔有舉足輕重的地位。基本的CNN演算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鍾時長的演講並討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
在這項研究中出現了一些和CNN演算法實現能耗相關的幾個有趣的結論：
①限定使用片上Memory;
②使用更小的乘法器;
③進行定點匹配：相對於32位定點或浮點計算，將定點計算結果精度降為16位。如果使用動態量化，8位計算同樣能夠產生很好的結果。
在演講中Wittig還提到了CNN相關的兩款產品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神經網路)開發庫。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用於X86和IBM Power8/9數據中心和雲服務，加速卡基於Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基於OpenCL、C/C++的開發和基於Vivado HLx的HDL、HLS設計流程。

圖1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡

Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上帶32GB DDR4-2400內存(其中16GB含ECC)，雙通道SFP+支持雙通道10G乙太網接入。提供包括高性能PCIe/DMA在內的板級支持包(BSP) 、OpenPOWER架構的CAPI、FPGA參考設計、即插即用的O/S驅動和成熟的API等設計資源。
AuvizDNN開發庫
深度學習技術使用大量的已知數據來找出一組權重和偏置值來匹配預期結果。處理被稱之為訓練，訓練的結果是大量的模型，這一事實促使工程師們尋求使用GPU之類的專用硬體來進行訓練和分類計算。
隨著未來數據量的巨幅增長，機器學習將會搬到雲端完成。這樣就急需一種既可以加速演算法，又不會大規模增加功耗的處理平台，在這種情況下，FPGA開始登場。
隨著一些列的先進開發環境投入使用，軟體開發工程師將他們的設計在Xilinx FPGA上實現變得更加容易。Auviz Systems開發的AuvizDNN庫為用戶提供優化的函數介面，用戶可以針對不同的應用創建自定義的CNN。這些函數可以方便的通過Xilinx SDAcess這樣的集成開發環境調用。在創建對象和數據池後，就會調用函數創建每一個卷積層、然後是緻密層，最後是 softmax層

『捌』 哪些公司賣FPGA圖像處理演算法

你做什麼圖像演算法 一起交流一下

『玖』 如何開始學慣用fpga進行圖像處理

你需要了解三個方面的情況。
首先是FPGA。FPGA是可編程的硬體平台，在沒有寫入邏輯電路之前，什麼也做不了。你手頭的FPGA，一定是事先有人把一個圖像處理硬體邏輯電路寫在裡面了。所以，你需要找到提供FPGA的人，向他索要關於這個圖像處理器的技術資料，搞清楚該圖像處理器的基本功能、主要性能及其介面。
然後是被處理的圖片、以及處理圖片的要求。.mov格式是視頻文件的一種格式。上述圖像處理器如果能處理mov文件，待處理文件的技術參數（如解析度、碼率）在該處理器的性能范圍之內，那麼這個處理器應該能接收這個視頻文件了。
最後是結果輸出。例如，如果需要輸出該動態圖像中的某一幀畫面，該處理器就要有相應的數字輸出介面；再如，如果需要輸出該文件的連續視頻圖像，該處理器就要有相應的視頻輸出埠；等等。如果沒有，就要看該處理器的輸出埠是什麼，想辦法在後面搭配其他電路或器件。