SDx 2016.3+yocto+Z-Turnを実機検証

昨日までに整ったことをおさらいすると・・・

• SDx 2016.3
  • include Z-Turn platform
• yocto project 2.2(morty)
  • linaro gcc 6.2.1 toolchian
  • OpenCV 3.1.0
  • gstreamer 1.0
  • libjpeg-trubo
• Linux Kernel 4.9.0

と、SDx＋Z-Turnで遊べる環境まで仕上がった。

SDxでELFファイルとbitファイルが出来上がるところまでは確認したのですがまだ、実機でのテストは行っていなんですね。

実機で気になる点は・・・

• ELFファイルが実行できるか
  • これは問題ないはず
• Linux Kernel 4.9.0とlibsds.aが噛み合うか
  • これが実機テストでの一番、気になるところ
• bitファイルが動作するか
  • 回路がアプリ上からのトリガーで動作するか？

これが突破できれば、今回、構築したSDxのアプリケーション開発環境構築はミッション終了です。

検証に使用したソースコード

検証に使用したコードは次のようにしました。

玲奈姫をグレースケールで読み込んでラプラシアンしてから、輝度をラインごとに+128する簡単な変換です。

ここでの注目点は、次のようにライブラリとFPGA処理を組み合わせているがアプリケーション自体はひとつであるということです。

• ラプラシアンはOpenCV 3.1.0でソフトウェアで処理
• 輝度増量はハードウェアで処理

アプリケーション側のソースコード

/*
 * OpenCV フィルタサンプル - ラプラシアン
 */
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

extern int wrapper_conv_data(unsigned char* img_in, unsigned char* img_out, int width, int height);

int main( int argc, char** argv )
{
  printf("exec: OpenCV_Sample01\n");

  // Read lena-chan with Grayscale
  printf("read: lena.png\n");
  cv::Mat src = cv::imread("lena.png", 0);

  printf("exec: laplacian\n");
  cv::Mat laplacian, tmp;
  cv::Laplacian(src, tmp, CV_32F, 3);
  cv::convertScaleAbs(tmp, laplacian, 1, 0);

  unsigned char* img = (unsigned char*)&laplacian.data[0];
  unsigned char* img2 = (unsigned char*)&tmp.data[0];

  wrapper_conv_data(img, img2, src.cols, src.rows);

  // Write for laplacian not kuracian
  printf("write: lena_laplacian.png\n");
  cv::imwrite("lena_laplacian.png", laplacian);

  printf("finish: OpenCV_Sample01\n");

  return 0;
}

FPGA化する側のソースコード

/*
 * FPGA
 */

#pragma SDS data zero_copy(img_in)
#pragma SDS data zero_copy(img_out)
int conv_data(unsigned char img_in[1024], unsigned char img_out[1024], int width)
{
    for(int x = 0; x < width; x++){
        if(img_out[x] < 128){
            img_out[x] = img_in[x] + 128;
        }else{
            img_out[x] = 255;
        }
    }

    return 0;
}

/*
 * Function Wrapper
 */
int wrapper_conv_data(unsigned char* img_in, unsigned char* img_out, int width, int height)
{
    int rslt = 0;

    if(width > 256){
        rslt = -1;
        return rslt;
    }

    for(int y = 0; y < height; y++){
        rslt += conv_data(&img_in[y * width], &img_out[y * width], width);
    }

    return rslt;
}

コンパイルが完了することはすでにわかっているので、完了後に必要なファイルをSDカードにコピーする。

SDxのコンパイル後に必要なファイルは次の2つです。

• OpenCV_Sample03.elf
• sd_cadrd/_sds/p0.bin

気がつくと思いますが、SDxで生成されたboot.bin、devicetree.dtb、image.ubは使用しません。

これらのファイルはyocto projectで生成済みの環境を使用します。

SDカードはすでにyocto projectで次のように構築しています。

• 第一パーティション（VFAT）
• boot.bin（u-boot SPL）
• zImage
• zynq-zturn.dtb
• 第二パーティション（ext4）
• Linux Root File System

なので、SDxで生成したELFファイルとbitファイルをコピーしてSDカードは次のようになります。

• 第一パーティション（VFAT）
• boot.bin（u-boot SPL）
• zImage
• zynq-zturn.dtb
• p0.bin
• OpenCV_Sample03.elf（これは第二パーティションでも良い）
• 第二パーティション（ext4）
• Linux Root File System

いざ、実行！

root@zturn:~# ./OpenCV_Sample03.elf
-sh: ./OpenCV_Sample03.elf: not found

あれ？なんでnot found？

Tweet write: 2017/01/16/ 22:20:23