FC2カウンター FPGAの部屋

FPGAやCPLDの話題やFPGA用のツールの話題などです。 マニアックです。 日記も書きます。

FPGAの部屋

FPGAの部屋の有用と思われるコンテンツのまとめサイトを作りました。Xilinx ISEの初心者の方には、FPGAリテラシーおよびチュートリアルのページをお勧めいたします。

Zybot による白線間の自動走行3(実機テスト)

Zybot による白線間の自動走行2(Gabor fillter の修正、Vivado HLS)”の続き。

前回は、左白線検出、右白線検出を画像フレームごとに交互に繰り返すガボール・フィルタをIP 化した。今回は、それをVivado 2016.2 のIP として、回路に加えた。
具体的には、今回のガボール・フィルタIP をZYBO_0_162_3 フォルダのVivado プロジェクトの既存のガボール・フィルタIP と交換して論理合成、インプリメント、ビットストリームの生成を行った。ZYBO_0_162_4 フォルダとした。(”Gabor FilterをZYBO_0_162_2 へ実装してみた”を参照のこと)
これをビットストリームまで生成して、SDKでBOOT.bin を作成して、SDカードに書き込んでZYBO でブートした。
AXI VDMA のフレームバッファを 4 にして、ガボール・フィルタの左白線検出、右白線検出交互検出にしてみたが、左白線検出のフレームだけを表示しても、交互に表示されてしまう。

次に、ガボール・フィルタを 3 回フレームを処理するように書き換えて、2回と同様にやってみたが、交互に表示されるときと、右だけになる場合がある。

この方法でやる場合には、左白線検出、右白線検出の同期をとる必要があるようだ。

とりあえずは、最初の画像 1 フレームだけのガボール・フィルタに戻して、ソフトウェアで白線検出を試みることにしようと思う。
  1. 2016年09月01日 11:07 |
  2. 白線検出
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Zybot による白線間の自動走行2(Gabor fillter の修正、Vivado HLS)

Zybot による白線間の自動走行1(Gabor fillter の修正、C ソースコード)”の続き。

前回は左白線検出と右白線検出を交互にできるように修正したガボール・フィルタのソースコードを貼った。今回は、Vivado HLS 2016.2 での結果を書いておく。

まずは、Vivado HLS 2016.2 でのプロジェクトを示す。
GaborFilter2_1_160901.png

次に、C シミュレーションを行った。なお、画面サイズは640 x 480 に変更してある。

Compiling ../../../Gabor_filter_lh_2_tb.cpp in debug mode
Compiling ../../../Gabor_filter_lh_2.cpp in debug mode
Generating csim.exe

outs
ERROR HW and SW results mismatch i = 557, j = 73, HW = 00171717, SW = 00141414
ERROR HW and SW results mismatch i = 419, j = 88, HW = 00171717, SW = 00141414
ERROR HW and SW results mismatch i = 419, j = 92, HW = 00131313, SW = 00101010
ERROR HW and SW results mismatch i = 405, j = 100, HW = 003e3e3e, SW = 003b3b3b
ERROR HW and SW results mismatch i = 426, j = 106, HW = 00121212, SW = 000f0f0f
ERROR HW and SW results mismatch i = 486, j = 119, HW = 00171717, SW = 00141414
ERROR HW and SW results mismatch i = 235, j = 120, HW = 001b1b1b, SW = 00181818
ERROR HW and SW results mismatch i = 437, j = 120, HW = 00e1e1e1, SW = 00dedede
ERROR HW and SW results mismatch i = 441, j = 120, HW = 00141414, SW = 00111111
ERROR HW and SW results mismatch i = 235, j = 121, HW = 00141414, SW = 00111111
ERROR HW and SW results mismatch i = 425, j = 124, HW = 00a9a9a9, SW = 00a6a6a6
ERROR HW and SW results mismatch i = 425, j = 125, HW = 00e1e1e1, SW = 00dedede
ERROR HW and SW results mismatch i = 252, j = 132, HW = 004e4e4e, SW = 004b4b4b
ERROR HW and SW results mismatch i = 254, j = 133, HW = 00d9d9d9, SW = 00d6d6d6
ERROR HW and SW results mismatch i = 296, j = 145, HW = 00161616, SW = 00131313
ERROR HW and SW results mismatch i = 296, j = 146, HW = 00181818, SW = 00151515
ERROR HW and SW results mismatch i = 135, j = 156, HW = 00dcdcdc, SW = 00d9d9d9
ERROR HW and SW results mismatch i = 137, j = 156, HW = 003f3f3f, SW = 003c3c3c
ERROR HW and SW results mismatch i = 139, j = 157, HW = 00040404, SW = 00010101
ERROR HW and SW results mismatch i = 491, j = 163, HW = 00efefef, SW = 00ececec
ERROR HW and SW results mismatch i = 495, j = 163, HW = 00f3f3f3, SW = 00f0f0f0
Success HW and SW results match

WARNING: Hls::stream 'hls::stream >.2' contains leftover data, which may result in RTL simulation hanging.
WARNING: Hls::stream 'hls::stream >.1' contains leftover data, which may result in RTL simulation hanging.
INFO: [SIM 1] CSim done with 0 errors.


結構、固定小数点演算と浮動小数点演算の二乗誤差が 9 以上の項が出ているが、9 で収まっているようだ。

次に、C コードの合成を行った。
GaborFilter2_2_160901.png

まずは、Timing のTarget をなぜ 10 ns ではなく、7 ns にしているかだが、10 ns で C コードを合成して、IP 化を行って、Vivado でIP を回路に加えてインプリメントすると、このガボール・フィルタのIP 内でクリティカルパスが発生して、100 MHzで動作しないからだ。クリティカルパスの遅延は、16 ns 程度になってしまった。、Timing のTarget を 7 ns にすると、Vivado でも 100 MHz で動作できるようだ。これは、Vivado HLS のクリティカルパスの遅延計算が甘いのかもしれない?

次に、Detail のLoop 2 を見ると、Latency が 614410 となっていた。画像の 640 x 480 x 2 画面 = 614400 なので、10 クロック余計なだけであるので、1クロックで 1 ピクセル処理ができていると言える。

C/RTL 協調シミュレーションを行った。
GaborFilter2_3_160901.png

Latency は 614454 クロックで、ここでも、1クロックで 1 ピクセル処理ができていると言えると思う。

C/RTL 協調シミュレーション波形を示す。
GaborFilter2_4_160901.png

ins_TVALID, ins_TREADY, outs_TVALID, outs_TREADY もずっと 1 で、1クロックで 1 ピクセル処理ができている。

画像を 800 x 600 に戻して、もう一度、C コードの合成を行ってから、IP 化を行った。
  1. 2016年09月01日 05:04 |
  2. 白線検出
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Zybot による白線間の自動走行1(Gabor fillter の修正、C ソースコード)

Zybot のカメラ画像でGabor Filterのパラメータを取得した3(Zybotでテスト)”の最後で、書いた様に、Gabor fillter を修正した。書いた文章を引用する。

次は、今のガボールフィルタのままだと、右白線、左白線とCPUで設定する必要があるから、CPUで左右を設定してから、ガボール・フィルタ処理結果を取得する必要がある。これはフレームレートが遅くなってしまう。
そこで、左右白線の2フレーム1セットでガボールフィルタ処理を行うことにする。左右は当然異なるフレームバッファにDMAする。その為にVDMAを4フレーム対応にして左右左右のフレームバッファにライトする。
これで左右白線用ガボールフィルタはカメラのフレームレートが15 fps だから、半分の 7.5 fps でデータが取得できる。
このエッジをとりあえずはCPUで探索して、どの位置にいるかを確認することにしよう。


という訳で、Gabor_filter_lh をGabor_filter_lh_2 フォルダにコピーした。
今回は、左白線検出、右白線検出を交互に行うので、どのような C ソースコードにしようか?と思ったが、一番確実なのは、左白線検出パラメータと右白線検出パラメータで 2 回ガボール・フィルタをかければよいだろうということになった。
入力引数の RorL のビット幅を 1 bit から 2 bit に増やして「L_R_WEIGHT」というモードを増やした。
Gabor_filter_lh_2() 関数は、2回ガボール・フィルタを行うように変更した。「L_R_WEIGHT」を RorL 引数にセットすると、1回目は左白線検出、2回目は右白線検出を行う。
今回はC ソースコードを貼っておこう。
まずは、Gabor_filter_lh_2.h から貼っておく。

// Gabor_filter_lh_2.h
// 2016/07/24
// 2016/07/25 : 右白線検出用のGabor Filterの重みを追加
// 2016/07/27 : 右白線検出用配列と左白線検出用配列を統合
// 2016/08/29 : 1回目左白線検出、2回目右白線検出のモードを追加
//

#ifndef __Gabor_filter_lh_H__
#define __Gabor_filter_lh_H__

#define HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH    800
#define VERTICAL_PIXEL_WIDTH    600

//#define HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH    640 // for Simulation
//#define VERTICAL_PIXEL_WIDTH    480

//#define HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH    64
//#define VERTICAL_PIXEL_WIDTH    48

#define ALL_PIXEL_VALUE    (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH*VERTICAL_PIXEL_WIDTH)

#define ARRAY_SIZE    9

#define RIGHT_WEIGHT    1
#define LEFT_WEIGHT        0
#define L_R_WEIGHT        2

const int gabor_weight[2][ARRAY_SIZE][ARRAY_SIZE] = { // 左白線検出用+右白線検出用
    {
        {0,-3,-10,-16,-7,7,10,5,1},
        {-3,-15,-27,-11,32,50,29,5,-2},
        {-11,-24,-5,73,135,95,16,-17,-10},
        {-11,4,85,187,160,14,-72,-52,-14},
        {4,51,135,137,-18,-159,-136,-45,-2},
        {16,50,59,-39,-179,-185,-73,3,13},
        {10,12,-25,-104,-131,-60,15,27,11},
        {1,-7,-31,-48,-24,18,29,14,3},
        {-1,-5,-9,-4,10,16,10,2,-1}
    },
    {
        {1,5,7,1,-12,-17,-10,-3,0},
        {1,11,33,45,21,-16,-27,-15,-4},
        {-8,-5,35,107,131,69,-2,-21,-11},
        {-17,-47,-51,40,169,187,93,13,-7},
        {-8,-54,-134,-147,-18,123,130,58,11},
        {9,-6,-82,-185,-187,-65,36,44,17},
        {11,24,12,-55,-125,-112,-43,1,7},
        {3,14,30,23,-13,-41,-33,-12,-1},
        {0,2,9,17,14,1,-6,-5,-2}
    }
};
const float gabor_fweight[2][ARRAY_SIZE][ARRAY_SIZE] = { // 左白線検出用+右白線検出用(float)
    {
        {0.001282,-0.009914,-0.04062,-0.060586,-0.027574,0.026072,0.038427,0.018191,0.003056},
        {-0.012155,-0.057448,-0.104645,-0.042953,0.123263,0.197238,0.114451,0.020448,-0.007239},
        {-0.042252,-0.093065,-0.018911,0.285374,0.525746,0.372687,0.060734,-0.064748,-0.040465},
        {-0.042261,0.015673,0.332798,0.728763,0.625046,0.053591,-0.283076,-0.203293,-0.05608},
        {0.017342,0.198305,0.52554,0.535526,-0.069756,-0.622839,-0.531089,-0.177366,-0.006367},
        {0.060866,0.19708,0.231032,-0.154219,-0.699885,-0.721808,-0.286707,0.013004,0.049249},
        {0.038379,0.04877,-0.098477,-0.404993,-0.510165,-0.233566,0.057894,0.104366,0.041887},
        {0.0047,-0.0278,-0.121277,-0.187262,-0.093276,0.070512,0.113857,0.055799,0.009976},
        {-0.003798,-0.01885,-0.035607,-0.01709,0.037692,0.064268,0.038606,0.007536,-0.002133}
    },
    {
        {0.005562,0.018882,0.028293,0.004499,-0.044995,-0.064838,-0.039469,-0.009822,0.000815},
        {0.002294,0.04108,0.127023,0.175094,0.083025,-0.063755,-0.106402,-0.057798,-0.01406},
        {-0.031269,-0.021096,0.135641,0.417286,0.512467,0.269946,-0.008354,-0.082091,-0.041357},
        {-0.066348,-0.184919,-0.197802,0.15614,0.65976,0.728616,0.361674,0.052074,-0.027152},
        {-0.031146,-0.211178,-0.523777,-0.573856,-0.069756,0.480311,0.506451,0.225223,0.041031},
        {0.035552,-0.023892,-0.320104,-0.723563,-0.728735,-0.253689,0.1391,0.170625,0.067723},
        {0.04216,0.094939,0.047511,-0.216623,-0.488075,-0.437898,-0.168739,0.003336,0.027009},
        {0.012112,0.056596,0.115239,0.090332,-0.05076,-0.158403,-0.127847,-0.046375,-0.004918},
        {-0.00168,0.007437,0.036985,0.067021,0.053689,0.004977,-0.02365,-0.018248,-0.005928}
    }
};

#endif


次に、Gabor_fiter_lh_2.cpp を貼っておく。

// Gabor_fiter_lh_2.cpp
// 2016/07/23 by marsee
// 2016/07/25 : 右白線検出用のGabor Filterを追加して、右左の白線を指定するRorL 引数を追加
// 2016/07/27 : 右白線検出用配列と左白線検出用配列を統合
// 2016/08/29 : 1回目左白線検出、2回目右白線検出のモードを追加
//

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#include <hls_video.h>

#include "Gabor_filter_lh_2.h"

int conv_rgb2y(int rgb);

int Gabor_filter_lh_2(hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& ins,
        hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& outs, ap_uint<2> & RorL){
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=RorL
#pragma HLS INTERFACE axis port=ins
#pragma HLS INTERFACE axis port=outs
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return

    ap_axis<32,1,1,1> pix;
    ap_axis<32,1,1,1> gabor;

    hls::LineBuffer<ARRAY_SIZE-1, HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH, int> linebuf;
    hls::Window<ARRAY_SIZE, ARRAY_SIZE, int> mbuf;

    int gray_pix, val, i, j, x, y;

    do {    // user が 1になった時にフレームがスタートする
        ins >> pix;
    } while(pix.user == 0);

    for (int k=0; k<2; k++){
        for (y=0; y<VERTICAL_PIXEL_WIDTH; y++){
            for (x=0; x<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; x++){
#pragma HLS PIPELINE II=1
                if (!(x==0 && y==0))    // 最初の入力はすでに入力されている
                    ins >> pix;    // AXI4-Stream からの入力

                mbuf.shift_left();    // mbuf の列を1ビット左シフト
                for(i=ARRAY_SIZE-2; i>=0; --i){
                    mbuf.insert(linebuf(i,x), i+1, ARRAY_SIZE-1);
                }
                gray_pix = conv_rgb2y(pix.data);
                mbuf.insert(gray_pix, 0, ARRAY_SIZE-1);

                // LineBuffer の更新
                linebuf.shift_down(x);
                linebuf.insert_bottom(gray_pix, x);

                // 使用する配列を決定する
                int ano;
                switch (RorL){
                case LEFT_WEIGHT :
                    ano = LEFT_WEIGHT;
                    break;
                case RIGHT_WEIGHT :
                    ano = RIGHT_WEIGHT;
                    break;
                case L_R_WEIGHT :
                    if (k == 0)
                        ano = LEFT_WEIGHT;
                    else
                        ano = RIGHT_WEIGHT;
                    break;
                default :
                    ano = LEFT_WEIGHT;
                    break;
                }

                // Gabor filter の演算
                for (j=0, val=0; j<ARRAY_SIZE-1; j++){
                    for (i=0; i<ARRAY_SIZE-1; i++){
                        val += gabor_weight[ano][j][i] * mbuf(ARRAY_SIZE-1-j,i);
                    }
                }
                val = val/256// 256倍してあるので、1/256して戻す
                if (val<0)
                    //val = -val; // 絶対値
                    val = 0// マイナスの値を0に丸める
                else if (val>255)
                    val = 255;

                // Gabor filter・データの書き込み
                gabor.data = (val<<16)+(val<<8)+val;
                // 最初のARRAY_SIZE-1行とその他の行の最初のARRAY_SIZE-1列は無効データなので0とする
                if (x<(ARRAY_SIZE-1) || y<(ARRAY_SIZE-1))
                    gabor.data = 0;

                if (x==0 && y==0// 最初のデータでは、TUSERをアサートする
                    gabor.user = 1;
                else
                    gabor.user = 0;

                if (x == (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH-1))    // 行の最後で TLAST をアサートする
                    gabor.last = 1;
                else
                    gabor.last = 0;

                outs << gabor;    // AXI4-Stream へ出力
             }
         }
    }
     return(0);
}

// RGBからYへの変換
// RGBのフォーマットは、{8'd0, R(8bits), G(8bits), B(8bits)}, 1pixel = 32bits
// 輝度信号Yのみに変換する。変換式は、Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
// "YUVフォーマット及び YUV<->RGB変換"を参考にした。http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/firewire/yuv.html
// 2013/09/27 : float を止めて、すべてint にした
int conv_rgb2y(int rgb){
    int r, g, b, y_f;
    int y;

    b = rgb & 0xff;
    g = (rgb>>8) & 0xff;
    r = (rgb>>16) & 0xff;

    y_f = 77*r + 150*g + 29*b; //y_f = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;の係数に256倍した
    y = y_f >> 8// 256で割る

    return(y);
}


最後に、Gabor_filter_lh_2_tb.cpp を貼っておく。

// Gabor_filter_lh_2_tb.cpp
// 2016/07/24 by marsee
// 2016/07/25 : 右白線検出用のGabor Filterを追加して、右左の白線を指定するRorL 引数を追加
//

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <ap_int.h>
#include <hls_stream.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <math.h>
#include <ap_axi_sdata.h>
#include <hls_video.h>

#include "Gabor_filter_lh_2.h"
#include "bmp_header.h"

int Gabor_filter_lh_2(hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& ins, hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& outs, ap_uint<2> & RorL);

int conv_rgb2y_soft(int rgb);
int Gabor_filter_lh_2_soft(hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& ins, hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& outs, ap_uint<2> & RorL);

#define CLOCK_PERIOD 10
#define RIGHT_OR_LEFT   L_R_WEIGHT
#define BMP_FILE_NAME   "road_1.bmp"

int main()
{
    using namespace std;

    hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> > ins;
    hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> > ins_soft;
    hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> > outs;
    hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> > outs_soft;
    ap_axis<32,1,1,1> pix;
    ap_axis<32,1,1,1> vals;
    ap_axis<32,1,1,1> vals_soft;

    int m_seq = 1// M系列の値
    int i, k;
    int xor_shift;

    BITMAPFILEHEADER bmpfhr; // BMPファイルのファイルヘッダ(for Read)
    BITMAPINFOHEADER bmpihr; // BMPファイルのINFOヘッダ(for Read)
    FILE *fbmpr, *fbmpw, *fbmpwf;
    int *rd_bmp, *hw_gabor, *sw_gabor;
    int blue, green, red;
    ap_uint<2> r_l;
    char fhname[100];
    char fsname[100];

    if ((fbmpr = fopen(BMP_FILE_NAME, "rb")) == NULL){ // test.bmp をオープン
        fprintf(stderr, "Can't open test.bmp by binary read mode\n");
        exit(1);
    }
    // bmpヘッダの読み出し
    fread(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpr);

    // ピクセルを入れるメモリをアロケートする
    if ((rd_bmp =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate rd_bmp memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((hw_gabor =(int *)malloc(2 * sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate hw_gabor memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((sw_gabor =(int *)malloc(2 * sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate hw_gabor memory\n");
        exit(1);
    }

    // rd_bmp にBMPのピクセルを代入。その際に、行を逆転する必要がある
    for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            blue = fgetc(fbmpr);
            green = fgetc(fbmpr);
            red = fgetc(fbmpr);
            rd_bmp[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] = (blue & 0xff) | ((green & 0xff)<<8) | ((red & 0xff)<<16);
        }
    }
    fclose(fbmpr);

    // ins に入力データを用意する
    for(int i=0; i<5; i++){    // dummy data
        pix.user = 0;
        pix.data = i;
        ins << pix;
    }

    // 2画面分を入力する
    for(int k=0; k<2; k++){
        for(int j=0; j < bmpihr.biHeight; j++){
            for(i=0; i < bmpihr.biWidth; i++){
                pix.data = (ap_int<32>)rd_bmp[(j*bmpihr.biWidth)+i];

                if (j==0 && i==0)    // 最初のデータの時に TUSER を 1 にする
                    pix.user = 1;
                else
                    pix.user = 0;

                if (i == bmpihr.biWidth-1// 行の最後でTLASTをアサートする
                    pix.last = 1;
                else
                    pix.last = 0;

                ins << pix;
                ins_soft << pix;
            }
        }
    }

    r_l = (ap_uint<2>)RIGHT_OR_LEFT;
    Gabor_filter_lh_2(ins, outs, r_l);
    Gabor_filter_lh_2_soft(ins_soft, outs_soft, r_l);

    // ハードウェアとソフトウェアのラプラシアン・フィルタの値のチェック
    cout << endl;
    cout << "outs" << endl;
    for(k=0; k<2; k++){
        for(int j=0; j < bmpihr.biHeight; j++){
            for(i=0; i < bmpihr.biWidth; i++){
                outs >> vals;
                outs_soft >> vals_soft;
                ap_int<32> val = vals.data;
                ap_int<32> val_soft = vals_soft.data;

                hw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+(j*bmpihr.biWidth)+i] = (int)val;
                sw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+(j*bmpihr.biWidth)+i] = (int)val_soft;

                //printf("k=%d, j=%d, i=%d\n",k,j,i);
                if ((double)pow((double)(val&0xff)-(val_soft&0xff),(double)2) > 4){ // 2乗誤差が4よりも大きい
                    printf("ERROR HW and SW results mismatch i = %ld, j = %ld, HW = %08x, SW = %08x\n", i, j, (int)val, (int)val_soft);
                    //return(1);
                }
                //if (vals.last)
                    //cout << "AXI-Stream is end" << endl;
            }
        }
    }
    cout << "Success HW and SW results match" << endl;
    cout << endl;

    // ハードウェアのラプラシアンフィルタの結果を temp_gabor0.bmp, temp_gabor1.bmp へ出力する
    for(k=0; k<2; k++){
        if(k == 0){
            if ((fbmpw=fopen("temp_gabor0.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_gabor0.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        } else {
            if ((fbmpw=fopen("temp_gabor1.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_gabor1.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        }

        // BMPファイルヘッダの書き込み
        fwrite(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpw);
        fwrite(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpw);
        // RGB データの書き込み、逆順にする
        for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
            for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
                blue = hw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                green = (hw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] >> 8) & 0xff;
                red = (hw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x]>>16) & 0xff;

                fputc(blue, fbmpw);
                fputc(green, fbmpw);
                fputc(red, fbmpw);
            }
        }
        fclose(fbmpw);
    }

    // ソフトウェアのラプラシアンフィルタの結果を temp_gabor_float0.bmp, temp_gabor_float1.bmp へ出力する
    for(k=0; k<2; k++){
        if (k == 0){
            if ((fbmpwf=fopen("temp_gabor_float0.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_gabor_float0.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        } else {
            if ((fbmpwf=fopen("temp_gabor_float1.bmp""wb")) == NULL){
                fprintf(stderr, "Can't open temp_gabor_float1.bmp by binary write mode\n");
                exit(1);
            }
        }

        // BMPファイルヘッダの書き込み
        fwrite(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpwf);
        fwrite(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpwf);
        // RGB データの書き込み、逆順にする
        for (int y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
            for (int x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
                blue = sw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
                green = (sw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] >> 8) & 0xff;
                red = (sw_gabor[bmpihr.biWidth*bmpihr.biHeight*k+((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x]>>16) & 0xff;

                fputc(blue, fbmpwf);
                fputc(green, fbmpwf);
                fputc(red, fbmpwf);
            }
        }
        fclose(fbmpwf);
    }

    free(rd_bmp);
    free(hw_gabor);

    return 0;
}

int Gabor_filter_lh_2_soft(hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& ins, hls::stream<ap_axis<32,1,1,1> >& outs, ap_uint<2> & RorL){
    ap_axis<32,1,1,1> pix;
    ap_axis<32,1,1,1> gabor;

    hls::LineBuffer<ARRAY_SIZE-1, HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH, int> linebuf;
    hls::Window<ARRAY_SIZE, ARRAY_SIZE, int> mbuf;

    int gray_pix, val, i, j, x, y;
    float valf;

    do {    // user が 1になった時にフレームがスタートする
        ins >> pix;
    } while(pix.user == 0);

    for (int k=0; k<2; k++){
        for (y=0; y<VERTICAL_PIXEL_WIDTH; y++){
            for (x=0; x<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; x++){
                if (!(x==0 && y==0))    // 最初の入力はすでに入力されている
                    ins >> pix;    // AXI4-Stream からの入力

                mbuf.shift_left();    // mbuf の列を1ビット左シフト
                for(i=ARRAY_SIZE-2; i>=0; --i){
                    mbuf.insert(linebuf(i,x), i+1, ARRAY_SIZE-1);
                }
                gray_pix = conv_rgb2y_soft(pix.data);
                mbuf.insert(gray_pix, 0, ARRAY_SIZE-1);

                // LineBuffer の更新
                linebuf.shift_down(x);
                linebuf.insert_bottom(gray_pix, x);

                // 使用する配列を決定する
                int ano;
                switch (RorL){
                case LEFT_WEIGHT :
                    ano = LEFT_WEIGHT;
                    break;
                case RIGHT_WEIGHT :
                    ano = RIGHT_WEIGHT;
                    break;
                case L_R_WEIGHT :
                    if (k == 0)
                        ano = LEFT_WEIGHT;
                    else
                        ano = RIGHT_WEIGHT;
                    break;
                default :
                    ano = LEFT_WEIGHT;
                    break;
                }

                // Gabor filter の演算
                for (j=0, valf=0; j<ARRAY_SIZE-1; j++){
                    for (i=0; i<ARRAY_SIZE-1; i++){
                        valf += gabor_fweight[ano][j][i] * (float)mbuf(ARRAY_SIZE-1-j,i);
                    }
                }

                val = (int)valf;
                if (val<0)
                    //val = -val; // 絶対値
                    val = 0// マイナスの値を0に丸める
                else if (val>255)
                    val = 255;

                // Gabor filter・データの書き込み
                gabor.data = (val<<16)+(val<<8)+val;
                // 最初のARRAY_SIZE-1行とその他の行の最初のARRAY_SIZE-1列は無効データなので0とする
                if (x<(ARRAY_SIZE-1) || y<(ARRAY_SIZE-1))
                    gabor.data = 0;

                if (x==0 && y==0// 最初のデータでは、TUSERをアサートする
                    gabor.user = 1;
                else
                    gabor.user = 0;

                if (x == (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH-1))    // 行の最後で TLAST をアサートする
                    gabor.last = 1;
                else
                    gabor.last = 0;

                outs << gabor;    // AXI4-Stream へ出力
             }
         }
    }
     return(0);
}

// RGBからYへの変換
// RGBのフォーマットは、{8'd0, R(8bits), G(8bits), B(8bits)}, 1pixel = 32bits
// 輝度信号Yのみに変換する。変換式は、Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
// "YUVフォーマット及び YUV<->RGB変換"を参考にした。http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/firewire/yuv.html
// 2013/09/27 : float を止めて、すべてint にした
int conv_rgb2y_soft(int rgb){
    int r, g, b, y_f;
    int y;

    b = rgb & 0xff;
    g = (rgb>>8) & 0xff;
    r = (rgb>>16) & 0xff;

    y_f = 77*r + 150*g + 29*b; //y_f = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;の係数に256倍した
    y = y_f >> 8// 256で割る

    return(y);
}

  1. 2016年08月31日 05:15 |
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マウスコンピューターにパソコンを注文しました

5年以上前のWindows XPマシンをWindows 7 にして、更にWindows 10 にして使ってきましたが、Xilinx のFPGAツールを使うと、とても遅くて困っていました。
今回、FPGAツール用にマウスコンピューターにパソコンを注文しました。移行が面倒なので、メインマシンとしては今のパソコンを使用して、FPGAツール用として新しいパソコンを使います。

新しいパソコンのCPUは、インテル(R) Core(TM) i5-6500 プロセッサー ( 4コア / 4スレッド / 3.20GHz / TB時最大3.60GHz / 6MBキャッシュ )にしました。職場では、i7 の8コアを使っていますが、8コアを使う場面はあまりないので、4コアで十分そうです。
メモリが 8 GB なので、アマゾンでもう 8 GB 注文しました。16 GB あれば十分(私が使うFPGA では)だと思います。
GPU はDLNN などでNvidia の CUDA を使うことも考えましたが、後で買えば良いかな?ということで、GPU は無しというかCPU 付属で、ということにしました。
HDDで良いことにしました。SSDは起動は早いですが、FPGAツールのコンパイル時間の短縮にはほとんど寄与しません。それに、ほとんどスタンバイ状態にしておくと思います。Cドライブの容量が大きい方が良いですし。。。
マウスコンピューターのLM-iH430BN [Windows 10 搭載]をカスタマイズしました。
構成と価格を下に示します。

  ---◆◇構成内容◆◇-------------------------------------------------
【 リサイクル 】個人向け ( リサイクル料金が含まれます。回収時に費用は発生しません。 )
【 OS 】★\5,800(税別)★Windows 10 Pro 64ビット
【 オフィスソフト 】・・・ オフィスソフト無し ( KINGSOFT Office 60日間トライアル版付属キャンペーン中 )
【 ウイルス対策・セキュリティソフト 】マカフィー リブセーフ ( 60日体験版 )
【 パソコン下取りサービス 】・・・ 下取りサービスなし
【 J-Moss 】J-Mossマーク 非含有マーク(グリーンマーク・緑色)
【 CPU 】★\2,800(税別)★インテル(R) Core(TM) i5-6500 プロセッサー ( 4コア / 4スレッド / 3.20GHz / TB時最大3.60GHz / 6MBキャッシュ )
【 CPUファン 】標準CPUクーラー
【 CPUグリス 】標準CPUグリス
【 メモリ 】8GB メモリ [ 8GB×1 ( PC4-17000 / DDR4-2133 ) ]
【 SSD 】・・・ SSD無し
【 SSD/HDD 】1TB ( 7200rpm / 6Gbps 対応 )
【 外付けストレージ 】・・・ 外付けストレージなし
【 グラフィックス 】インテル(R) HD グラフィックス 530
【 光学ドライブ 】★\2,800(税別)★DVDスーパーマルチドライブ ( DVD±R DL 読み書き対応 )
【 カードリーダー 】・・・ カードリーダー無し
【 マザーボード 】インテル(R) H110 Expressチップセット ( Micro ATX / DDR4 / SATA 6Gbps 対応ポート×4 )
【 ケース 】■ ミニタワーケース ( フロントUSB 2.0×2 / 9cmリア排気ファン搭載 )
【 ケースFAN 】【リアファン】9cmケースファン標準付属
【 電源 】★\3,800(税別)★500W 電源 ( 80PLUS(R) GOLD ) ⇒ 優れた電力変換効率で無駄な発熱を低減!
【 地デジ対応TVチューナー 】・・・ 地デジTVチューナーなし
【 LAN 】[ オンボード ] 10/100/1000BASE-T GigaBit-Ethernet LAN
【 無線LAN 】・・・ 無線LAN無し
【 サウンド 】ハイデフィニション・オーディオ
【 キーボード 】・・・ キーボードなし
【 マウス 】・・・ マウスなし
【 マウスパッド 】・・・ マウスパッドなし
【 スピーカー 】・・・ スピーカーなし ( 音声出力にはスピーカーが別途必要です )
【 ヘッドフォン 】・・・ ヘッドフォンなし
【 WEBカメラ(オプション) 】・・・ 外付けWebカメラなし
【 オプションサービス 】・・・オプションサービス無し
  ---◆◇周辺機器◆◇---------------------------------------------
【 モニタ 】・・・ モニタなし
【 プリンタ 】・・・ プリンタなし
【 ブロードバンドルーター 】・・・ ブロードバンドルーターなし
【 LANケーブル 】・・・ LANケーブルなし
【 HUB 】・・・ HUBなし
  ---◆◇サービス◆◇---------------------------------------------
【 サポート 】[1年間 標準保証] 初期不良対応1ヵ月+センドバック修理保証
【 各種出張サービス 】・・・ 出張セットアップサービスなし
【 電話サポート 】[ 24時間365日電話サポート ] 困った時はいつでもお電話いただけます ※弊社指定日を除く

  …………………………………………………………………………………… 
  小計(税込):          \81,000
  送料(税込):          \3,240
  合計(税込):          \84,240

  1. 2016年08月29日 05:19 |
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「君の名は。」(映画)を見てきました

「君の名は。」(映画)を見てきました。
一言でいうととっても良い映画でした。感動しました。皆さんにもぜひ見てほしいですね。。。
DVD買うかAmazon プレミアムで購入したいです。

今日、8月29日にも見てきました。2回目です。良かったです。最初のシーンもわかりました。
  1. 2016年08月28日 19:09 |
  2. 日記
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Dell Inspiron 14z 5423 のバッテリーを交換した

息子のDell Inspiron 14z 5423 のバッテリーが消耗してきて持たなくなってきたので、交換した。

参考にしたのは、「Dell Inspiron 5423 オーナーズマニュアル」と「dell inspiron14z 5423のHDDを交換してみた!」。

交換用のバッテリーはアマゾンの「PCパーツ 44Wh 純正 DELL Inspiron 15z 5523 14z 5423 2njnf 8jvdgバッテリー ノートパソコン Li-ion」を購入した。

裏ぶたのねじを回して緩めた。ねじは取れなかった。DRAMが入っている。
Dell_Inspiron_1_160828.jpg

DRAMを外して、もう1つのスロットのシールの下にねじがあったので、これを外した。これはキーボードを止めているねじらしい。これを外すとDVDドライブも外れる。(写真は前の写真から180度回転している) この時点でDVDドライブを外した方が良さそうだ。
Dell_Inspiron_2_160828.jpg

表返して、上の側にある3つの爪をマイナスドライバーで抑えてキーボードを外した。
Dell_Inspiron_3_160828.jpg

キーボードのフラットケーブルのコネクタは白い部分の端を上に引くと蝶番のように回転してフラットケーブルが引き抜けるようになる。
Dell_Inspiron_4_160828.jpg

裏返して8か所のねじを外す。ねじはゴム栓がしてあるものがある。
Dell_Inspiron_5_160828.jpg

表替えして、フラットケーブルを4つ外す。ねじも3つ外した。「Dell Inspiron 5423 オーナーズマニュアル」の27ページ、28ページ参照
パームレストアセンブリを外すには、隙間にマイナスドライバーを入れてこじる必要あるようだ。
Dell_Inspiron_6_160828.jpg

これで、バッテリーが見えるので、ねじを2本外すと交換できる。
Dell_Inspiron_7_160828.jpg

外したパームレストアセンブリ。
Dell_Inspiron_8_160828.jpg

外したキーボード、DVDドライブ、DRAM。
Dell_Inspiron_9_160828.jpg

後は逆の手順で戻した。パソコンはうまく起動した。良かった、一安心。
  1. 2016年08月28日 19:01 |
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Zybot のカメラ画像でGabor Filterのパラメータを取得した3(Zybotでテスト)

Zybot のカメラ画像でGabor Filterのパラメータを取得した2(gabor_filter_lh プロジェクト)”の続き。

前回はパラメータを取り直したガボール・フィルタのIP 化を行った。今回は、ガボール・フィルタIP をZYBO_0_162_3 フォルダのVivado プロジェクトの既存のガボール・フィルタIP と交換して論理合成、インプリメント、ビットストリームの生成を行った。(”Gabor FilterをZYBO_0_162_2 へ実装してみた”を参照のこと)

ハードウェアをエクスポートしてSDK を立ち上げ、BOOT イメージを作成して、SDカードに書いてZybot に挿入して、ガボール・フィルタ画像を取得した。

左白線用ガボール・フィルタの画像を示す。
gaborL_160825_0.jpg

右白線用ガボール・フィルタの画像を示す。
gaborR_160825_0.jpg

左白線と右白線は分離できていると思う。以前よりも多少エッジが弱くなった気がするが。。。

次は、今のガボールフィルタのままだと、右白線、左白線とCPUで設定する必要があるから、CPUで左右を設定してから、ガボール・フィルタ処理結果を取得する必要がある。これはフレームレートが遅くなってしまう。
そこで、左右白線の2フレーム1セットでガボールフィルタ処理を行うことにする。左右は当然異なるフレームバッファにDMAする。その為にVDMAを4フレーム対応にして左右左右のフレームバッファにライトする。
これで左右白線用ガボールフィルタはカメラのフレームレートが15 fps だから、半分の 7.5 fps でデータが取得できる。
このエッジをとりあえずはCPUで探索して、どの位置にいるかを確認することにしよう。
  1. 2016年08月27日 04:32 |
  2. 白線検出
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