【高云GW5AT-LV60 开发套件试用体验】基于开发板进行深度学习实践，并尽量实现皮肤病理图片的识别

收到开发板已经有一段时间了，最初申请的时候写的是希望能够实现基于fpga的图像识别相关的项目，最初对这个还是有些模糊的，不过这几天折腾下来，似乎有点思路了，但是毕竟基础还是有点薄弱，所以废话不多说了。
首先想先对一张图片进行相关算法的处理，不如比较开源的有对输入的灰度图像执行自适应直方图均衡化 (AHE)。或者 CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，对比度受限自适应直方图均衡化）是一种改进的直方图均衡化算法，主要用于增强图像的局部对比度，同时避免传统直方图均衡化可能导致的过度增强和噪声放大问题。当然还是AHE比较简单一些，还容易转换为verilog在fpga上面实现，后者也试了一下，但是还没有转换为verilog代码。不过听说有个工具HLS，最近也没怎么用过，后面有时间的话再折腾。
先上相关的python代码吧？

ahe.py

上面的代码有对应的verilog实现，不过能过综合但是最后报说资源受限。
ahe_processor.v
再看看进阶的算法：不过看起来排版有些问题，我还是以附件形式上传吧。
`clahe.py

但是上面的代码和相关的逻辑暂时就停在这里了。
后来又过了几天，尝试一些有关cnn的实现。

记得在综合的时候要将这个文件里面的模块名替换一下：
上面虽然综合通过，但是还有一些警告。后面有时间的话可以多看看。
*附件：fpga_cnn.rar
相关文件都在里面了
探索了一阵子cnn，并且也跟着网上的一些开源的方案学习一些
比如这里的：# 一起学习用Verilog在FPGA上实现CNN----(一)总体概述
这里一共四节，可以跟着练习一下。
https://blog.csdn.net/qq_42078934/article/details/128253676

经历过这几天的学习和折腾，虽然上面的cnn似乎比较给力，但是有感到目前的yolov8等开源框架是否能够用上呢？
虽然还没有开始但是正在看相关资料
希望后面的实践能够用得到
*附件：gowin.rar