Linux camera驱动开发(特殊的cpu+fpga芯片)
【 声明版权所有欢迎转载请勿用于商业用途。 联系信箱feixiaoxing 163.com】在soc前面添加一个fpga开发板专门用来对接sensor。然后再用fpga对接soc这不是一个新鲜的做法。只是现在有一种soc它内部本身就集成了fpga这样fpga和soc里的cpu本身就可以直接通过总线直接沟通非常方便。1、集成fpgasoc的优势fpga和soc集成到一个die里面最主要的优势就是总线通信速度快、方便。如果没有总线的集成那么fpga和soc大体上只能通过类似mipi csi2 rx/tx这样的接口进行通信。如果是简单的应用fpga拿到图像之后就可以直接送给lcd/hdmi非常方便soc的cpu部分做一些简单的配置即可。https://ax7010-20231-v101.readthedocs.io/zh-cn/latest/7010_S2_RSTdocument_CN/22_OV5640%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4%E7%9A%84%E9%87%87%E9%9B%86%E6%98%BE%E7%A4%BA%E4%B8%80_CN.html2、集成fpgasoc的缺点相比较分离式的fpga、soc如果两颗die集成在一起本身的soc的选项要少不少。因为假设是分离式的模式fpga可以任意选择soc也可以任意选择。但如果是集成在一起不管是国产品牌还是外资品牌选择的面要少很多。另外从价格方面来说一般集成fpgasoc的芯片要贵不少尤其是fpga资源比较多的soc这方面表现得特别明显。此外为了尽量减少芯片面积提高性价比很多soc会阉割掉很多soc功能比如说isp、编码、解码、npu这样一来处理就不是很方便。3、优先dvp接口处理一开始用fpga处理sensor的时候不妨用dvp的形式进行处理。dvp相比较mipi物理意义比较明确配置相对简单不少。等到可以独立设置dvp接口的时候再转到mipi也是可以的。4、没有isp如何处理前面讨论到很多集成fpga的soc内部是没有isp的这种情况下就可以用这两种方法处理。一种是前期选择sensor的时候就尽量选择带isp的sensor这样后期数据处理的时候就不再需要isp追加处理了。另外一种就是可以考虑用来处理一些不需要isp处理的场合比如带全局快门的工业相机这样哪怕没有isp也不是很大的缺点。5、多摄像头处理fpga相比较cpu除了延迟低速度快之外另外一个优点就是它可以支持多摄像头处理数量上没有限制。在工业场景里面用的比较多的双目摄像头就是其中很明显的一个代表。本身这类集成fpga的芯片cpu性能就不是很高。这个时候就可以通过对接多个sensor直接网络送出去的形式来处理这样一来不仅速度快还可以有效解决cpu效率低的问题把芯片当成是一个放大版的多sensor处理器即可。https://ax7010-20231-v101.readthedocs.io/zh-cn/latest/7010_S2_RSTdocument_CN/23_OV5640%E6%91%84%E5%83%8F%E5%A4%B4%E7%9A%84%E9%87%87%E9%9B%86%E6%98%BE%E7%A4%BA%E4%BA%8C_CN.html6、自定义算法加速和分离式fpga一样集成式的架构也可以做一些算法的加速。由于本身就集成了cpu因此一旦发现效率不ok就可以把算法快速迁移到fpga侧来完成重新搭建一下框图即可。整个过程要比分离式的结构容易、便捷很多。对于图像这类应用能迁移到fpga就尽量用fpga处理cpu本身对算法做一些补充即可这是我们喜欢用fpga处理图像的根本原因。

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