1.简述
在上一部分中，使用Matlab将图片转化为txt的数据文件，现在使用这些数据进行逼近真实情况下的Modelsim仿真；同时简单说明下RTL代码中不太好理解的地方；
2.vivado block图
红框就是算法模块，我以前是将摄像头采集模块（也就是蓝框的模块）与算法模块封装成一个IP的，后面发现换不同的摄像头的话整个模块就需要修改，比较麻烦。所以这次将两部分独立开。同时为了方便调节阈值，算法模块整合成带AXI slave接口的模块，同时将识别目标坐标值传到ARM计算距离值。
3.算法模块结构
红色框为code文件层次，黑色框是AXI save接口的模块（可以使用vivado直接生成），所有的算法模块都例化在这模块下。橘橙色框中就是算法模块，其中camera_sync模块将摄像头采集模块中因为数据拼接造成的 2个Pclk 1个data 重新生成新的 1个Pclk 1个data 摄像头时序，这样方便后面算法处理；Bin_filter模块中包括RGB2YCbCR处理、阈值二值化以及腐蚀滤波；bounding_box模块获取目标物体的上下左右的坐标以及对目标包围盒框选；
在tb_sim直接例化算法模块的顶层进行仿真，tb中导入Matlab生成的txt数据文件，模拟一个从摄像头采集模块过来的真实摄像头时序，提高仿真的可靠性；
4.算法模块code的疑惑点
1）camera_sync模块
vsync_i信号是摄像头的场同步信号，如下图所示，一帧图像开始时会有一段时间为高电平，为了保证生成的新摄像头时序完整，将这个信号取反与复位信号相与，得到一个新的复位信号，在开始新的一帧图像时将这个模块中的所有信号复位，保证长时间运行数据不会出错。
2）Bin_filter模块
下图就是RGB2YCbCr，由于FPGA浮点运算比较困难，所以将系数全部乘以128整数化。
5.仿真tb文件
1）txt数据读取
通过readmemh函数读取txt文件数据，存到cam_L_data_mem和cam_R_data_mem数组中；
2）生成摄像头时序
（1）由于摄像头采集模块是2个Pclk和1个data，所以col_num就是640x2，加上120空闲时钟；row_num 480x1400,再加上8000空闲；
（2）注意这里产生新的时序与上面仿真模拟的时序不一样，如下图，FRAME_VALID和LINE_VALID分别为场同步和行同步信号；
（3）产生新的行同步信号；
（4）产生新的场同步信号；
（5）从数组中获取图像数据；
6.仿真波形
（1）tb生成的摄像头时序，与上面的datasheet时序图基本一致。
（2）生成的新的图像时序
（3）红框整个算法得到的目标坐标值与Matlab仿真的数字相差不大。与前面浮点整数化影响计算精度。
7.SDK软件
橘色框是AXI slave配置二值化的阈值；红框读取目标坐标；
蓝框做均值滤波；绿框是计算距离，分母参数是从Matlab仿真的那个公式计算出来的；
8.识别效果
识别效果如图，颜色识别受光线影响比较大，所以识别较暗区域比较困难。第二图是串口打印的数据，距离在48和49中间浮动，与实际物理距离相比，误差不大，当然这个精度容易受到环境的影响，如果想提高精度最简单办法，将摄像头的镜头换成无畸变的，同时尽量将两个摄像头固定在一条线上。
9.仿真工程的使用
我的工程是用的vivado2019.1与Modelsim10.6d，仿真不知道能不能兼容其他版本的；当然都需要编译好vivado的库以及在vivado中完成仿真的设置；
进入到仿真工程里的下图所示的目录下，双击simulate.bat就可以启动modelsim进行自动化仿真；这部分不明白的可以看我的这篇文章：
modelsim 自动化 独立仿真vivado ip核工程
10.AXI slave接口使用
我生成了16个寄存器的AXI slave，目前写的只用了0-7，读的用了0和1；其他方便以后扩展使用；注意第二张图，读的0和1寄存器是接的坐标数据，用于arm读取，其他默认接的写入寄存器；
11.总结
到这里FPGA双目测距开源项目做完了，有任何疑问或者建议都可以通过公众号私聊我；这部分有两个FPGA工程，一个是用于算法仿真的，另外一个就是完整的工程了；
两个工程关注我的公众号：芯王国，后台回复 双目测距完整工程 和 双目测距仿真工程可获得。
