開源計算機視覺 (OpenCV) 被廣泛用於開發計算機視覺應用，它包含2500多個優化的視頻函數的函數庫並且專門針對臺式機處理器和GPU進行優化。OpenCV的用戶成千上萬，OpenCV的設計無需修改即可在 Zynq器件的ARM處理器上運行。但是利用OpenCV實現的高清處理經常受外部存儲器的限制，尤其是存儲帶寬會成為性能瓶頸，存儲訪問也會限制功耗效率。使用VivadoHLS高級語言綜合工具，可以輕松實現OpenCV C++視頻處理設計到RTL代碼的轉換，輸出硬件加速器或者直接在FPGA上實現實時視頻處理功能。同時，Zynq All-programmable SOC是實現嵌入式計算機視覺應用的極好方法，很好解決了在單壹處理器上實現視頻處理性能低功耗高的限制，Zynq高性能可編程邏輯和嵌入式ARM內核，是壹款功耗優化的集成式解決方案。
1 OpenCV中圖像IplImage, CvMat, Mat 類型的關系和VivadoHLS中圖像hls::Mat類型介紹
OpenCv中常見的與圖像操作有關的數據容器有Mat，cvMat和IplImage，這三種類型都可以代表和顯示圖像，但是，Mat類型側重於計算，數學性較高，openCV對Mat類型的計算也進行了優化。而CvMat和IplImage類型更側重於“圖像”，opencv對其中的圖像操作（縮放、單通道提取、圖像閾值操作等）進行了優化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C實現的，但是，IplImage類型與CvMat類型的關系類似於面向對象中的繼承關系。實際上，CvMat之上還有壹個更抽象的基類----CvArr，這在源代碼中會常見。
1.1 OpenCV中Mat類型：矩陣類型（Matrix）。