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在进行 Vivaado HLS 的学习之前，我们先把相应的准备工作做好，所谓工欲善其事，必先利其器，那么开发工具的安装必然是首要的，这里就不在赘述，这一节我们来讲讲如何搭建 Modelsim 与 Vivado 联合仿真环境。
Vivado HLS 是 Xilinx 推出的高层次综合工具，采用 C/C++语言进行 FPGA 设计，HLS 提供了一些 example 样例方便大家熟悉基本的开发流程，另外关于 HLS 的使用介绍，Xilinx 官方有两个非常重要的开发文档，ug871-vivado-high-level-synthesis-tutorial.pdf 和 ug902-vivado-high-level-synthesis.pdf，里面详细介绍了包括怎样建立 HLS 工程，怎么编写 testbench，怎么进行优化等问题。关于优化，上面提到的两篇 PDF 文档里介绍的比较详细，在 HLS 软件界面，点击程序所在的文件，在右侧边栏有个 Directive，里面列出了程序中所有用到的变量、函数和循环结构，点击右键可以给其配置。对循环结构，一般选择 unroll（即展开循环），可以自己设定展开因子 factor。为提高程序的并行化处理，可以给函数选择 PIPELINE。对应数组，可以设置为 ARRAY_PARTITION，数组维数可以自己设定。HLS 软件其实很智能的，简单的结构，一般软件自己会优化好。每一个优化方案都保存在一个 Solution 里，HLS 可以创建多个 Solution，用于比较不用的优化效果。从工业检测系统到自动驾驶系统，计算机视觉拥有广泛的应用领域。而 OpenCV 包含 2500 多个优化的视频函数的函数库，并且专门针对台式机处理器和图形处理器（Graphic Processing Unit， GPU）进行优化。利用逻辑硬件来加速 OpenCV 的性能在 HLS 上得以实现。 Xilinx 提供的 Vivado HLS 高层次综合工具能够通过 C/C++编写的代码直接创建 RTL 硬件，显著提高设计效率；同时，Xilinx ZynqSOC 系列器件嵌入双核 ARM Cortex-A9 处理器将软件可编程能力与 FPGA 的硬件可编程能力实现完美结合，以低功耗和低成本等系统优势实现单芯片无以伦比的系统性能、灵活性、可扩展性，加速图形处理产品设计上市时间。
如下图所示，OpenCV 在视频处理系统中可以有四种不同的应用方式。第一种方式中，算法的设计和实现完全依赖于 OpenCV 的函数调用，利用文件的访问功能进行图片的输入、输出和处理；第二种方式中，算法可以在嵌入式系统（例如 Zynq Base TRD）中实现，利用特定平台的函数调用访问输入输出图像，但是，视频处理的实现依赖于嵌入式系统中处理器（例如 Cortex™-A9）对 OpenCV 功能函数的调用；第三种方式中，处理算法的 OpenCV 功能函数被 Xilinx Vivado HLS 视频库函数替换，而 OpenCV 函数则用于访问输入和输出图像，提供视频处理算法实现的设计原型。Vivado HLS 提供的视频库函数可以被综合，在对这些函数综合后，可以将处理程序模块整合到诸如 Zynq 的可编程逻辑中。这样，这些程序逻辑块就可以处理由处理器生产的视频流、从文件中读取的数据、外部输入的实时视频流。
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