Zynq开发-使用PYNQ快速入门摄像头MIPI驱动(OV5640)

### Zynq开发-使用PYNQ快速入门摄像头MIPI驱动(OV5640)-overlay设计 在本文中，我们将深入探讨如何使用PYNQ框架来实现Zynq平台上OV5640摄像头的MIPI接口驱动，并通过overlay设计进行配置与控制。 #### 1. MIPI接口概述 MIPI（Mobile Industry Processor Interface）是一种由移动行业处理器接口联盟开发的接口标准，用于连接手机和其他移动设备中的处理器和外围设备。OV5640是一款高性能的CMOS图像传感器，支持多种输出格式，包括MIPI CSI-2接口，因此非常适合于移动设备的应用场景。 #### 2. PYNQ框架简介 PYNQ是一个开源框架，它允许用户使用Python语言来编程FPGA。PYNQ将硬件抽象层（HAL）与操作系统集成在一起，使得开发人员可以像使用微控制器一样来操作FPGA。PYNQ支持多种Zynq SoC和Zynq Ultrascale+ MPSoC平台，能够快速地实现硬件加速应用。 #### 3. Vivado Block Design（VivadoBD） Vivado Block Design是Xilinx Vivado开发工具的一部分，用于构建FPGA系统的高层次设计。通过Vivado Block Design，开发者可以直观地将各种IP核连接起来，创建复杂的系统级设计。 #### 4. Overlay设计 Overlay是一种预定义的设计，它可以被加载到FPGA上特定的部分，而不影响其他部分的功能。在PYNQ框架中，通过创建overlay文件，可以在不重新编译整个FPGA的情况下更新或更改硬件功能。这极大地提高了开发效率。 #### 5. OV5640摄像头MIPI驱动实现 在给定的部分内容中，我们可以看到大量的IP核及其互联情况，这些IP核共同构成了OV5640摄像头MIPI驱动的核心部分。以下是一些关键的IP核及其功能： - **mipi_csi2_rx_subsyst_0**：MIPI CSI-2接收子系统，负责处理来自OV5640的MIPI信号。 - **pixel_pack_0**：像素打包模块，将原始的MIPI数据转换为易于处理的格式。 - **v_demosaic_0**：图像去马赛克模块，负责将Bayer模式的原始图像转换成RGB颜色空间。 - **axi_vdma_0**：AXI视频直接内存访问模块，用于在系统内存和摄像头之间传输视频帧。 - **axi_iic_0**：AXI I2C接口，用于配置OV5640的寄存器设置。 - **axi_subset_converter_0/1**：AXI4-Stream子集转换器，用于转换不同数据宽度的AXI流。 #### 6. 控制与配置 为了控制和配置这些IP核，PYNQ提供了丰富的库和API。例如，可以通过调用`pynq.lib.video`库中的函数来配置AXI VDMA模块，以及通过`pynq.lib.overlay`来加载和管理overlay文件。此外，还可以使用`pynq.lib.i2c`库来与OV5640的I2C接口进行通信。 #### 7. 实现步骤 1. **硬件准备**：确保Zynq平台与OV5640摄像头正确连接。 2. **设计构建**：使用Vivado Block Design构建包含所有必需IP核的设计。 3. **生成比特流**：使用Vivado综合并生成比特流文件。 4. **创建overlay文件**：使用PYNQ工具将比特流文件转换为overlay文件。 5. **加载overlay**：在PYNQ板上加载overlay文件。 6. **配置与测试**：通过Python脚本配置摄像头并进行图像捕获测试。 #### 8. 总结 通过使用PYNQ框架和Vivado Block Design，开发者可以高效地实现OV5640摄像头MIPI驱动的设计。这种基于overlay的方法不仅简化了开发流程，还极大地提高了灵活性。随着更多高级功能的实现，如图像处理和机器视觉算法的加速，这种方法将在未来发挥更大的作用。

编译好的黑金AX7020 PYNQ3.0.1镜像，功能已验证。 芯片ZYNQ7020，具体型号xc7z070clg400-2 受网盘单文件大小限制，使用分卷压缩的方式上传 注意！请自行下载所有的分卷后再解压

PYNQ加速YOLOv2的demo,需要PYNQ平台，希望对感兴趣的开发者有用

根据对YOLOv2网络的分析，除路由层外，大部分层都是串行处理的。路由层可以通过预先设置一个特定的地址来实现。 从加速器的角度来看，需要做的工作就是按顺序与内存进行交互（读取内存数据，处理数据，然后写回内存数据）。由于输入和输出的数据量非常大，为了重用数据和减少内存访问次数，总是采用循环平铺技术，将卷积循环R、C、M、N平铺到Tr、Tc、Tm、Tn[8] . 文件中有详细说明和相关论文参考

保证能用 下载后解压，用Win32DiskImage写入SD卡即可 由于只能上传小于1kMb的资源，下载内容为百度网盘连接，永久有效 有问题可私聊

PYNQ Classification - Python on Zynq FPGA for Neural Networks

配置过程可以见知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/582574230

PYNQ板子的base工程设计 PYNQ板子的base工程设计 是板载的overlay的实现的设计工程， 拿到后需要解锁，建议使用跑的快的电脑跑

含pynq-z1和pynq-z2板，将文件放在D:\Xilinx\Vivado\2019.1\data\boards\board_files即可