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一、图像算法优化常用方式
1.双层for循环结构
对于灰度图像或者二值图像，一般使用双层循环
for(ap_uint<32> i=0;i<height;i++){
for(ap_uint<32> j=0;j<height;j++){
#pragma HLS pipeline II=1
}
}

然后对内存循环进行pipeline优化，
当然依据不同的场景可能使用#pragma HLS LOOP_FLATTEN off
for(ap_uint<32> i=0;i<height;i++){
for(ap_uint<32> j=0;j<height;j++){
#pragma HLS pipeline II=1
#pragma HLS LOOP_FLATTEN off
}
}

当然依据不同的场景可能使用#pragma HLS LOOP_FLATTEN
for(ap_uint<32> i=0;i<height;i++){
for(ap_uint<32> j=0;j<width;j++){
#pragma HLS pipeline II=1
#pragma HLS LOOP_FLATTEN
}
}

2.经常会用到将height高度加1的操作，比如乒乓操作
ap_uint<32> ping_buff[COLS];
#pragma HLS RESOURCE variable=ping_buff core=RAM_2P_LUTRAM

ap_uint<32> pang_buff[COLS];
#pragma HLS RESOURCE variable=pang_buff core=RAM_2P_LUTRAM

for(ap_uint<32> i=0;i<height+1;i++){
for(ap_uint<32> j=0;j<width;j++){
#pragma HLS pipeline II=1
if(i[0]){

}
else{

}
}
}
由于使用乒乓buffer,就会造成写入和读出之间晚一行数据，那么这个时候height+1作为行结束索引

3.经常会用到将height高度加2的操作，比如图像要在第一行前加入包头信息，在最后一行要加入包尾信息
for(ap_uint<32> i=0;i<height+2;i++){
for(ap_uint<32> j=0;j<width;j++){
#pragma HLS pipeline II=1
if(i==0){//包头

}
else if(i==height+1)
else{

}
}
}

4.pingpang_buffer经常使用
经常会使用两个line_buffer来组合成乒乓buffer来设计。
ap_uint<32> ping_buff[COLS];
#pragma HLS RESOURCE variable=ping_buff core=RAM_2P_LUTRAM

ap_uint<32> pang_buff[COLS];
#pragma HLS RESOURCE variable=pang_buff core=RAM_2P_LUTRAM

#pragma HLS DEPENDENCE variable=ping_buff intra RAW false
#pragma HLS DEPENDENCE variable=pang_buff intra RAW false

由于乒乓buffer既需要读，又需要写，所以工具容易形成伪依赖关系，这个时候需要使用去依赖关系来提高设计性能。

#pragma HLS DEPENDENCE variable=ping_buff intra RAW false
#pragma HLS DEPENDENCE variable=pang_buff intra RAW false
这两条优化语句是经常用到的。