VIVADO HLS实现灰度转化

实验设计目的：
将RGB彩色三通道图像转化为灰度单通道图像。
实验步骤：
之前文章介绍过VIVADO HLS图像处理的一般步骤是将IplImage图像类型转化为AXI STREAM图像类型，再将AXI STREAM图像类型转化为HLS Video视频库可处理的MAT类型，输出部分逆转化成IplImage图像类型输出即可。其中AXI STREAM图像类型转化为MAT类型，MAT类型转化为AXI STREAM图像类型是可被综合的。
第一步：首先定义函数头文件

#ifndef  _rgb2gray_h_
#define  _rgb2gray_h_
#include "hls_opencv.h"

#define INPUT_IMAGE "image_in.bmp"
#define OUTPUT_IMAGE "image_out.bmp"
#define GOLD_IMAGE   "image_gold.bmp"
//数据类型定义
typedef  hls::stream<ap_axiu<32,1,1,1> > AXI_STREAM;
typedef  hls::Mat<1024,1024,HLS_8UC3>   IMAGE_RGB;
typedef  hls::Mat<1024,1024,HLS_8UC1>   IMAGE_GRAY;

void rgb2gray(AXI_STREAM &src,AXI_STREAM &dst,int rows,int cols);

#endif

注意：.h文件在写完编译时不能放在src文件目录下，需要删去。

第二步：RGB图像转灰度图像函数

#include "rgb2gray.h"

void rgb2gray(AXI_STREAM &src,AXI_STREAM &dst,int rows,int cols)
{
    
	IMAGE_RGB imag1(rows,cols);
	IMAGE_GRAY imag2(rows,cols);
	IMAGE_RGB imag3(rows,cols);
    hls::AXIvideo2Mat(src,imag1);
    hls::CvtColor<HLS_RGB2GRAY>(imag1,imag2);  //RGB图像转化为灰度图像
    hls::CvtColor<HLS_GRAY2RGB>(imag2,imag3); //最终图像保存为rgb图像，把灰度图像转化为RGB但此时只有灰度一个通道的值
    hls::Mat2AXIvideo(imag3,dst);//将处理完的视频流数据转化为axi_video输出

}

注意：每次存储图像时需要自己定义一个存储空间，并且每个存储空间只能使用一次，用完最好进行释放，避免内存越来越少导致编译越来越卡。同时图像也只能处理一次，不能同时对一幅图像处理多次。

第三步：test测试文件编写

#include "./../src/rgb2gray.h"
#include "hls_opencv.h"

int main(int argc,int ** argv)//main函数返回类型int型，返回0则表示仿真结果正确，否则错误
{
    
	IplImage  *src=cvLoadImage(INPUT_IMAGE);  //加载图像
	IplImage  *dst=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);//开辟一个Ipl输出图像存储空间
	AXI_STREAM axi_src,axi_dst; //转换成AXI形式调用函数处理
	IplImage2AXIvideo(src,axi_src);
	rgb2gray(axi_src,axi_dst,src->height,src->width);
	AXIvideo2IplImage(axi_dst,dst);
	cvSaveImage(OUTPUT_IMAGE,dst);
	//return 0;
	//生成gold图像
	IplImage *tmp_g = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);
	IplImage *tmp   = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);
    cvCvtColor(src,tmp_g,CV_RGB2GRAY);
    cvCvtColor(tmp_g,tmp,CV_GRAY2RGB);
    cvSaveImage(GOLD_IMAGE,tmp);
    cvReleaseImage(&src);//用完空间再释放出去，避免越来越卡
    cvReleaseImage(&dst);
    cvReleaseImage(&tmp_g);
    cvReleaseImage(&tmp);
    //与gold图像对比
    char tmp_buf[2000];
    sprintf(tmp_buf,"diff -w %s %s",OUTPUT_IMAGE,GOLD_IMAGE);
    int result = system(tmp_buf);//result=0 is ok ,result=1 is error
    if(result ==0)
    {
    
    	printf("test is ok! \n");
    	return result;
    }
    else
    {
    
    	printf("test is error! \n");
    	return result;
    }
}

test.cpp函数文件中：首先加载图像，然后调用该函数进行处理，最终输出图像。该图像处理函数是调用HLS_VIDEO库函数进行处理的，本次test文件中将该库函数处理的图像和使用opencv图像库函数处理生成的图像进行对比，看两种处理结果是否一样从而验证我们编写的函数的正确性。虽然最后test不通过，但是从视觉上图像显示正确。不通过的原因是图像像素之间的有些值存在些许差异，不能达到完全的一致因此报错不通过。

第四步：执行C仿真验证输出结果
输入的原始RGB图像：image_in

HLS_VIDEO函数图像处理的结果展示：image_out

OPENCV函数库图像处理结果展示：image_gold

总结：可以看到图像处理最终输出的结果一致，验证了编写函数的正确性。通过此次实验可以对VIVAO HLS的图像处理过程有一个大致的了解，为后续复杂图像算法在VIVADO HLS上的实现做下学习铺垫。