GD32F4替代STM32F4注意事项前言一、开发环境二、移植步骤1.安装GD的支持包。2.修改32固件库的时钟3.FLASH修改3.1 F1的处理3.2 F4的Flash修改4.其他修改4.1 函数中的变量定义4.2 串口发送4.3 中断服务函数中不能有printf总结 前言近期在项目中采用了GD32F407VET6替换原项目中的STM32F407VET6,网传GD的兼容性很好，之前也用F1系
目录前言环境与相关准备工作编译FFMPEG编译OpenCV准备工作cmake-gui配置cmake-gui配置项编译测试CMakeLists.txt图片处理读取视频总结 前言这是我第一篇公开的文章，也是我第一次尝试交叉编译的成果，可能过程有不足，文章也可能写得不全面，请多见谅。不足请指出，我每天都会看的。希望大家多多交流学习。环境与相关准备工作主机平台：Ubuntu 16.04(64 bit)
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2024-04-05 08:42:15
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1. 编译文件设置： opencv编译gpu版本，支持c++和python调用（踩坑一个月，最终成功）_opencvgpu版本_小树苗m的博客一、安装编译版本cudnn非运行版本 cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ chmod a+r
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2024-09-02 10:28:14
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式
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2024-07-26 13:49:57
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首先 – 你为什么要使用FPGA？除非你有充分的理由,否则请避免它！好的理由可以是：>成本>力量>大小>必须重复使用的预先存在的硬件>个人兴趣>这是指定FPGA的任务不好的理由包括“图像处理……这必然意味着我需要一个FPGA！”想想FPGA如果你想在FPGA上实现,你需要从一开始就考虑“FPGA”.与传统处理器相比,它们具有非常特殊的特性,这意味着许多“常规”算
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2024-05-06 15:21:12
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摘要： 在FPGA上移植最新版本的uClinux，本实验主要是在DE2上进行。FPGA上移植了uClinux，从开学到现在，从找中文博客（无双学长的博客），由于版本的问题，加上uClinux更新的比较快，编译内核又是一个比较复杂的问题。最终还是，寻找wiki里面寻求最新的内核，最新的编译工具，最终终于找到问题的解决办法啦！不多说，开始我们的移植工作吧！如果有不明白的，可以直接看wiki里的英文步
文章目录ZYNQPYNQ参考资料 既然PYNQ就是python + Zynq，是便于zynq的PS端的开发的，那这俩玩意到底有多大区别呢。ZYNQZynq-7000可扩展处理平台是采用赛灵思新一代FPGA（Artix-7与Kintex-7FPGA）所采用的同一28nm可编程技术的最新产品系列。可编程逻辑可由用户配置，并通过“互连”模块连接在一起，这样可以提供用户自定义的任意逻辑功能，从而扩展处理
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2023-12-27 22:49:43
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基于安路FPGA的Cortex M0移植这其实是今年上半年参加集创赛安路科技杯时候做的内容，当时忙着考研复习大概做了个框架参赛，没想到还混到一个分赛区二等奖加一次公费旅游，现在保研后闲着写点博客记录下当时碰上的问题。软硬件介绍 硬件平台是硬木课堂的安路EG4S20BG256核心板，资源一般够用，在这次赛题里面移植M0加上其他外设绰绰有余； 软件平台使用安路公司的TD软件开发FPGA部分，Keil软
首先本文主要内容是将opencv移植到zedboard的嵌入式linux中，并进行测试。写本文之前参考了xzyfeixiang，懒兔子，超群天晴，rainysky的博客与陆佳华的<嵌入式系统软硬件协同设计>，把我遇到的问题总结下。我的开发平台式win7+虚拟机VMare(安装ubuntu)。本文主要分两个部分：1 opencv在ubuntu上的安装与测试 2 opencv在zedboa
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2024-05-27 23:00:10
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多数FPGA开发者都习惯图形化界面（GUI）。GUI方式简单易学，为小项目提供了一键式流程。然而，随着FPGA项目越来越复杂，在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率。因为GUI工具不能对整个开发过程提供足够的灵活性和控制。另一方，GUI工具本身会占用很大一部CPU资源和内存。 脚本语言的选择在IC和FPGA的最常用的是TCL，Perl以及Shell。除此之外，还有可能用到其他的脚本语言。比如，Xi
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2024-05-04 14:55:37
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2.8 离散傅里叶变换
源代码，实现一幅图像的离散傅里叶变换：
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using
一、基本思想 上图是目标检测的基本流程。 HOG属于特征提取，它统计梯度直方图特征。具体来说就是将梯度方向（0->360°）划分为9个区间，将图像化为16x16的若干个block,每个block在化为4个cell（8x8）。对每一个cell,算出每一点的梯度方向和模，按梯度方向增加对应bin
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2024-08-19 18:56:23
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第一章 OpenGL概述1.1 什么是OpenGLOpenGLwikipedia是一种应用程序编程接口（API），它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库。一个用来渲染图像的OpenGL程序需要执行的主要操作如下：从OpenGL的几何图元中设置数据，用于构建形状。使用不同的着色器（shader）对输入的图元数据执行计算操作，判断它们的位置、颜色，以及其他渲染属性。将输入图元的数学描述转化为与
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2024-05-21 15:46:31
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#第一章 环境搭建##准备工具
Quartus II 16.1：http://dl.altera.com/16.1/?edition=standard
DE5NET_OpenCL_BSP_16.1：http://www.terasic.com.cn/cgi-bin/page/archive.pl?Language=China&CategoryNo=160&No=727&
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2024-03-12 08:52:07
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浮点定点转换是在 FPGA 上实现算法时最困难的地方(图 1)。虽然 MATLAB 是一种强大的运算开发工具，但其许多优点却在浮点定点转换过程中被降低了。例如，由于定点算术中精度较低，新的数学误差被引入算法。您必须重写代码，使用能够反映实际硬件宏架构的低级模型来替换高级函数和运算符。而仿真运行时间将可能长达 50 倍之久。基于这些原因，MATLAB，这一算法开发的优势选择，却经常遭到遗弃，转而使用
机器人执行特定的，明确定义的任务，如装配线工作，手术辅助，仓库交付/检索，甚至清除地雷等任务。今天的机器人可以处理高度重复的任务以及需要灵活定位和动作的复杂功能(图1)。随着技术的进步，速度和灵活性的提高，成本下降，采用率也会提高。我们正在接近工业的拐点，因此使用机器人的成本效益优于劳动力。此外，机器视觉，计算能力和网络方面的进步使机器人能够用于更广泛的应用。 图1： 机器人技术现在经
前言目前FPGA市场，随着5G和大数据时代的来临，网络通信，工业实时性的需求越来越高。而FPGA芯片高并发，数据传输快等特性也变得越发重要。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考FPGA应用方向FPGA目前在工业图像处理，IC验证，金融网络加速，高速接口等方向应用广泛。数字信号处理FPGA 其并行处理机制，利用其并行架构实现数字信号处理功能。 特别适合完成数字信号采集，FIR，FFT，数字
在构建深度学习应用时，我常常遇到将计算任务从传统电脑移植到FPGA上的挑战。这一过程不仅涉及到代码的重构，还需要对硬件资源的充分利用。接下来，我将详细描述在这一过程中所使用的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成。
## 环境配置
在开始之前，首先需要配置我们的了环境。以下是具体的流程图以及依赖版本的表格：
```mermaid
flowchart TD
A[安装
# PyTorch代码移植到FPGA：简明指南
随着深度学习的广泛应用，针对特定硬件的模型优化变得越来越重要。FPGA（现场可编程门阵列）以其灵活性和高效性成为加速深度学习模型的重要选择。本文将介绍如何将PyTorch代码移植到FPGA，并提供相关代码示例帮助理解。
## PyTorch与FPGA的关系
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，具有灵活的动态计算图特性。它适用于许多应用场
Tinyriscv介绍Tinyriscv: 本项目实现的是一个单核32位的小型RISC-V处理器核(tinyriscv)，采用verilog语言编写。tinyriscv有以下特点：支持RV32IM指令集，通过RISC-V指令兼容性测试；采用三级流水线，即取指，译码，执行；可以运行C语言程序；支持JTAG，可以通过openocd读写内存(在线更新程序)；支持中断；支持总线；支持FreeRTOS；支持
