硅农预备役2024几个关键点：第一，摄像头选型看你们开发板有什么接口。如果有现成的 MIPI 接口，可以尝试；否则别折腾，用 DVP。第二，图像预处理算法尽量简化。竞赛项目，功能比复杂度重要。灰度化、二值化、腐蚀膨胀、边缘检测，选两三个实现就够了。第三，流水线设计时，每个模块的流水级数尽量一致，避免出现瓶颈。比如，设计成每个模块都是 3 级流水，这样数据流平衡。第四，仿真和调试很重要。用 ILA 抓取摄像头原始数据和预处理后数据，和软件结果对比。第五，注意时钟频率，摄像头像素时钟一般几十 MHz，确保 FPGA 设计能在这个频率下稳定工作，否则图像会错位。
我主要分享图像预处理的实践经验。在 FPGA 上做，一定要考虑资源消耗和速度的平衡。比如边缘检测，Sobel 算子需要两个 3x3 卷积，如果直接实现会用很多 DSP 片。可以优化：将 3x3 窗口的卷积拆解，利用行缓存，每个时钟计算部分结果，流水进行。二值化部分，如果光照条件可控，用全局阈值最简单；如果环境光变化，可以实时计算图像的平均灰度作为动态阈值。但计算平均值需要累加一帧数据，会引入一帧延迟，需要权衡。建议先用全局阈值快速出效果，后续再优化。另外，预处理后的数据如果要送给 PS 端识别，记得通过 DMA 传输，减少 CPU 开销。
从竞赛评分角度看，选 MIPI 摄像头可能更‘亮眼’，因为技术难度高一些。但如果只是为了完成功能，DVP 足够了。MIPI 的话，需要选 FPGA 开发板支持 CSI-2 接口的，比如 ZedBoard 或 Zynq 系列的一些板子。预处理流水线设计，建议先把算法在软件上跑通，确定每个步骤的参数（比如滤波核大小、阈值），然后再用硬件描述语言实现。关键是要处理好数据流同步，比如灰度化后数据位宽变了，后面模块的输入要匹配。可以尝试用 AXI-Stream 协议来传递图像数据，这样模块间接口标准化，方便集成。另外，注意时序约束，特别是摄像头像素时钟和 FPGA 内部处理时钟不同域时，要做异步 FIFO 隔离。
我们去年做的类似项目，用的 OV7725 DVP 摄像头，320x240 分辨率，实时性完全够用。高分辨率反而增加处理负担。预处理算法选择上，灰度化用 (R+G+B)/3 或者更精确的加权公式，二值化建议用局部自适应阈值，不要用全局固定阈值，因为光照变化影响大。边缘检测用 Sobel 算子就行，计算量小。在 FPGA 上实现时，所有运算尽量用移位和加法代替乘除，节省资源。另外，一定要做仿真测试，用 MATLAB 或 Python 生成测试图像数据，在 Vivado 里写 testbench 验证预处理模块的正确性，否则调试起来很痛苦。
摄像头选型上，如果你们之前没接触过 MIPI，建议直接用 DVP 接口的 OV5640 这类常见型号。竞赛时间有限，MIPI 的协议解析和调试会占用大量时间，而且 FPGA 端可能需要用 IP 核或者自己写解码，容易卡住。DVP 接口简单，直接接 FPGA 的 GPIO 就能采，资料也多。图像预处理部分，实时性关键是要用流水线。比如从摄像头进来数据，第一个时钟周期灰度化，第二个周期做高斯滤波，第三个周期边缘检测，这样一帧图像的数据流不断，处理延迟很低。记得用 FPGA 内部的 Block RAM 做行缓存，方便做 3x3 窗口的滤波和边缘检测。
