fpga图像算法

‘壹’ 学习fpga需要多久多少程度才能搞到图像处理和图像算法

FPGA范围比较广，从编程到制版到调试到生产都可以算到里面。既然你是想搞算法，我就帮你尽量跳过FPGA费时费力不出成绩的底层钻研阶段。
如果你只是想做算法而不是做应用，只需要了解FPGA的优势和实现原理，10-30天学习FPGA基础语法，这部分跟C比较相似应该能很快入门，这时候你差不多就了解FPGA跟CPU的区别和优势了，然后把重点放在算法研究上。根据算法复杂度研究时间不定。
比如图像处理，FPGA的优势在于可以一个时钟周期处理多个点或者矩阵，这时候你的算法就要偏向于怎么让不同点或者矩阵之间的运算尽量独立没有前后相关性。速度上4Ghz的CPU一次处理16个点速度就是64G点每秒，FPGA看资源如果一次可以处理1000点，200MHZ的速度就是200G点每秒，这图像处理速度的优势就出来了。而且CPU可能还要跑系统还有宕机风险，FPGA说多快就多快，稳定高效能长时间运行。
之前我们做4K视频的采集和预处理，FPGA很轻松就实现了。设计的时候最好找个高手听一下你的设计方案，帮忙做一下时序约束和PipeLine规划，这样保证你的算法尽量稳定，或者干脆点你算法完成直接找人给你写代码，你把代码看懂之后再慢慢调参数就行了。
直接根据自己需求买个成品板卡，这样上面的外接器件什么的都有现成example可以使用，比如DDR控制、视频输入输出、引脚约束这之类的，你可以直接用板卡资料，不需要浪费时间去自己调试，专心做算法。

‘贰’ 用FPGA实现图像处理算法有前途吗

有，很多时候使用者不希望图像处理占用大量的CPU时间，如果用FPGA实现图像处理，那么就可以将图像处理部分在前端的数字芯片上实现，也就是可以在摄像机上完成很多工作

‘叁’ vhdl FPGA 实现 图像的分割 也就是取左边60%的图像 这个怎么搞，有没有什么算法

处理图像主要是看你的图像数据是怎么输入的，一般的都是一行一行的这样子的，假如100*100的图像，在接收第一行的时候就有一个计数器，当到了60%的时候停止保存图像数据，等待下一行到来，并吧计数器清零，第二行重复，一直到最后一行，每一行就取出了60%的图像了

‘肆’ FPGA算法实现工程师（RTL工程师）是做什么的

通信算法DSP啥的做的人很多，而且学历都很高，竞争很激烈，无线通信好些

‘伍’ 在FPGA中的图像处理，如何实现彩色图像的中值滤波

您好：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。其基本原理是对图像中的每一个合法的像素点领域中的像素按照灰度级进行排序，然后将该组的中间值输出作为该像素点的值，图像滤波器主要有3部分组成，滤波窗口生成模块、行列计数器模块、中值滤波模块

‘陆’ FPGA如何实现算法

我个人认为 FPGA的算法实现与C的算法有一定关联 但有区别 有些黄金算法在硬件语言描述时很费力，不一定好用 也只有理论联系实践，从实践中来到实践中去，

‘柒’ 如何使用FPGA加速机器学习算法

如何使用FPGA加速机器学习算法
当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：
①限定使用片上Memory;
②使用更小的乘法器;
③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神经网络)开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。

图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡

Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存(其中16GB含ECC)，双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包(BSP) 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库
深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层

‘捌’ 哪些公司卖FPGA图像处理算法

你做什么图像算法 一起交流一下

‘玖’ 如何开始学习用fpga进行图像处理

你需要了解三个方面的情况。
首先是FPGA。FPGA是可编程的硬件平台，在没有写入逻辑电路之前，什么也做不了。你手头的FPGA，一定是事先有人把一个图像处理硬件逻辑电路写在里面了。所以，你需要找到提供FPGA的人，向他索要关于这个图像处理器的技术资料，搞清楚该图像处理器的基本功能、主要性能及其接口。
然后是被处理的图片、以及处理图片的要求。.mov格式是视频文件的一种格式。上述图像处理器如果能处理mov文件，待处理文件的技术参数（如分辨率、码率）在该处理器的性能范围之内，那么这个处理器应该能接收这个视频文件了。
最后是结果输出。例如，如果需要输出该动态图像中的某一帧画面，该处理器就要有相应的数字输出接口；再如，如果需要输出该文件的连续视频图像，该处理器就要有相应的视频输出端口；等等。如果没有，就要看该处理器的输出端口是什么，想办法在后面搭配其他电路或器件。