SlideShare a Scribd company logo
1 of 7
UBUNTUをインストールし
たZYBOボードにカメラを
付けてOPENCVで顔認識
FPGAの部屋 marsee (小野)
ZYBO
 Digilent社のZynq-7010のボード
 Zynq
 Xilinx社のFPGAチップ
 Cortex-A9 Dual+おまけのFPGA
 ZYBOでは、Cortex-A9 Dualは650MHz動作
 いわばRaspberry Pi + FPGA( GPUは無し)
 ARMプロセッサ単独でブート後、FPGAをコン
フィグ
 FPGAは電源ON時に単独でコンフィギュレーショ
ンできない
ZYBOボード写真
私のZYNQの内部構成
私のZYBOのソフトウェア
 Digilent Linux Kernel + Ubuntu14 Root File
System
 apt-getが使える
 gimp、gedit、nautilus、etc…
 GUIが無い
 XmingをWindows PCにインストールしてZYBO
UbuntuのGUIをPCに表示
 OpenCV-2.4.10をインストール
 カメラの画像をBMPファイルに保存して顔認証
(顔認識)
ZYBO購入方法
 秋月電子
 ストロベリー・・リナックス
 ZYBO+アクセサリーキット
 代理店(Paltek、Avnet)
 Digilent通販
 ZYBO Accessory Kit
 Voucher for Xilinx Vivado® Design Suite: Design
Edition
(One full seat, node locked, device-locked to the Zynq-
7000 XC7Z010)
 4GB SDカード、MicroUSBケーブル、5V 2.5A電源
デモ

More Related Content

What's hot

OpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみるOpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみるiPride Co., Ltd.
 
Zynq mp勉強会資料
Zynq mp勉強会資料Zynq mp勉強会資料
Zynq mp勉強会資料一路 川染
 
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料ACRiウェビナー:小野様ご講演資料
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料直久 住川
 
Introduction to cython
Introduction to cythonIntroduction to cython
Introduction to cythonAtsuo Ishimoto
 
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理Norishige Fukushima
 
FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方Mr. Vengineer
 
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応marsee101
 
Zynq + Vivado HLS入門
Zynq + Vivado HLS入門Zynq + Vivado HLS入門
Zynq + Vivado HLS入門narusugimoto
 
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"Hajime Mihara
 
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Preferred Networks
 
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2 「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2  「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2  「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2 「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...Mr. Vengineer
 
研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門ryos36
 
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)Kuniyasu Suzaki
 
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモ
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモDNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモ
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモShinya Takamaeda-Y
 
Polyphony: Python ではじめる FPGA
Polyphony: Python ではじめる FPGAPolyphony: Python ではじめる FPGA
Polyphony: Python ではじめる FPGAryos36
 
Rust で RTOS を考える
Rust で RTOS を考えるRust で RTOS を考える
Rust で RTOS を考えるryuz88
 
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺Norishige Fukushima
 
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないことNorishige Fukushima
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIANVIDIA Japan
 
オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫Yuta Imai
 

What's hot (20)

OpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみるOpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみる
 
Zynq mp勉強会資料
Zynq mp勉強会資料Zynq mp勉強会資料
Zynq mp勉強会資料
 
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料ACRiウェビナー:小野様ご講演資料
ACRiウェビナー:小野様ご講演資料
 
Introduction to cython
Introduction to cythonIntroduction to cython
Introduction to cython
 
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
 
FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方
 
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
高位合成ツールVivado hlsのopen cv対応
 
Zynq + Vivado HLS入門
Zynq + Vivado HLS入門Zynq + Vivado HLS入門
Zynq + Vivado HLS入門
 
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"
ICCV19読み会 "Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels"
 
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
 
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2 「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2  「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2  「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...
Google Edge TPUで TensorFlow Liteを使った時に 何をやっているのかを妄想してみる 2 「エッジAIモダン計測制御の世界」オ...
 
研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門研究者のための Python による FPGA 入門
研究者のための Python による FPGA 入門
 
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)
3種類のTEE比較(Intel SGX, ARM TrustZone, RISC-V Keystone)
 
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモ
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモDNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモ
DNNのモデル特化ハードウェアを生成するオープンソースコンパイラNNgenのデモ
 
Polyphony: Python ではじめる FPGA
Polyphony: Python ではじめる FPGAPolyphony: Python ではじめる FPGA
Polyphony: Python ではじめる FPGA
 
Rust で RTOS を考える
Rust で RTOS を考えるRust で RTOS を考える
Rust で RTOS を考える
 
ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺ガイデットフィルタとその周辺
ガイデットフィルタとその周辺
 
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
画像処理ライブラリ OpenCV で 出来ること・出来ないこと
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
 
オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫オンラインゲームの仕組みと工夫
オンラインゲームの仕組みと工夫
 

More from marsee101

Robot car gabor_filter
Robot car gabor_filterRobot car gabor_filter
Robot car gabor_filtermarsee101
 
Ultra96 pmod expansion board
Ultra96 pmod expansion boardUltra96 pmod expansion board
Ultra96 pmod expansion boardmarsee101
 
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connector
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connectorCamera input from_ultra_96's_slow_expansion_connector
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connectormarsee101
 
Fpga robot car
Fpga robot carFpga robot car
Fpga robot carmarsee101
 
FPGAスタートアップ資料
FPGAスタートアップ資料FPGAスタートアップ資料
FPGAスタートアップ資料marsee101
 
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)marsee101
 
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化marsee101
 
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出marsee101
 
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」marsee101
 
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介marsee101
 
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリーム
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリームVivado hlsのシミュレーションとhlsストリーム
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリームmarsee101
 
MPSoCのPLの性能について
MPSoCのPLの性能についてMPSoCのPLの性能について
MPSoCのPLの性能についてmarsee101
 
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)marsee101
 
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)marsee101
 

More from marsee101 (14)

Robot car gabor_filter
Robot car gabor_filterRobot car gabor_filter
Robot car gabor_filter
 
Ultra96 pmod expansion board
Ultra96 pmod expansion boardUltra96 pmod expansion board
Ultra96 pmod expansion board
 
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connector
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connectorCamera input from_ultra_96's_slow_expansion_connector
Camera input from_ultra_96's_slow_expansion_connector
 
Fpga robot car
Fpga robot carFpga robot car
Fpga robot car
 
FPGAスタートアップ資料
FPGAスタートアップ資料FPGAスタートアップ資料
FPGAスタートアップ資料
 
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)
Fpgaでの非同期信号の扱い方とvivadoによるサポート(公開用)
 
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化
「ゼロから作るDeep learning」の畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化
 
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出
Pynqでカメラ画像をリアルタイムfastx コーナー検出
 
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
 
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介
FPGAの部屋、slide share、xilinxツールのご紹介
 
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリーム
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリームVivado hlsのシミュレーションとhlsストリーム
Vivado hlsのシミュレーションとhlsストリーム
 
MPSoCのPLの性能について
MPSoCのPLの性能についてMPSoCのPLの性能について
MPSoCのPLの性能について
 
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)
Vivado hls勉強会2(レジスタの挿入とpipelineディレクティブ)
 
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)
ラプラシアンフィルタをZedBoardで実装(ソフトウェアからハードウェアにオフロード)
 

Ubuntuをインストールしたzyboボードにカメラを付けてopen cvで顔認識