diff --git a/Pynq-Z1/bitstream/base.bit b/Pynq-Z1/bitstream/base.bit
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Binary files /dev/null and b/Pynq-Z1/bitstream/base.bit differ
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\ No newline at end of file
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+ "In this notebook, opencv face detection will be applied to both HDMI input and webcam images.\n",
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+ "To run all cells in this notebook a webcam, HDMI input source and HDMI output monitor are required. \n",
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+ "References:\n",
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+ "https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml\n",
+ "https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml"
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+ "### Step 3:Show input frame using IPython Image\n",
+ "Source: http://www.gardnerproductions.ca/wp-content/uploads/2015/10/bigstock-People-with-different-emotions-102991475.jpg"
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+ "from IPython.display import Image\n",
+ "frame = hdmi_in.frame()\n",
+ "orig_img_path = '/home/xilinx/jupyter_notebooks/Examples/data/face_detect.jpg'\n",
+ "frame.save_as_jpeg(orig_img_path)\n",
+ "\n",
+ "Image(filename=orig_img_path)"
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+ "### Step 4: Apply the face detection to the input"
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+ "import cv2\n",
+ "import numpy as np\n",
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+ "frame = hdmi_in.frame_raw()\n",
+ "np_frame= (np.frombuffer(frame, dtype=np.uint8)).reshape(1080,1920,3)\n",
+ "\n",
+ "face_cascade = cv2.CascadeClassifier(\n",
+ " './data/haarcascade_frontalface_default.xml')\n",
+ "eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(\n",
+ " './data/haarcascade_eye.xml')\n",
+ "\n",
+ "gray = cv2.cvtColor(np_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n",
+ "faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)\n",
+ "\n",
+ "for (x,y,w,h) in faces:\n",
+ " cv2.rectangle(np_frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)\n",
+ " roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]\n",
+ " roi_color = np_frame[y:y+h, x:x+w]\n",
+ "\n",
+ " eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)\n",
+ " for (ex,ey,ew,eh) in eyes:\n",
+ " cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)"
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+ "source": [
+ "### Step 5: Disconnect HDMI out from HDMI in\n",
+ "The `hdmi_in` will now stream to different frame buffer (no longer connected to `hdmi_out`)."
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+ "### Step 6: Show results on HDMI output\n",
+ "Output OpenCV results via HDMI."
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+ "hdmi_out.frame_raw(bytearray(np_frame))"
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+ "### Step 7: Show results within notebook\n",
+ "Output OpenCV results as JPEG."
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+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "metadata": {
+ "collapsed": true
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# monitor configuration: 640*480 @ 60Hz\n",
+ "hdmi_out.mode(0)\n",
+ "hdmi_out.start()\n",
+ "# monitor (output) frame buffer size\n",
+ "frame_out_w = 1920\n",
+ "frame_out_h = 1080\n",
+ "# camera (input) configuration\n",
+ "frame_in_w = 640\n",
+ "frame_in_h = 480"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 12,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "capture device is open: True\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# initialize camera from OpenCV\n",
+ "from pynq.drivers.video import Frame\n",
+ "import cv2\n",
+ "\n",
+ "videoIn = cv2.VideoCapture(0)\n",
+ "videoIn.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_in_w);\n",
+ "videoIn.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_in_h);\n",
+ "\n",
+ "print(\"capture device is open: \" + str(videoIn.isOpened()))"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### Step 2: Show input frame on HDMI output"
+ ]
+ },
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+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Capture webcam image\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "\n",
+ "ret, frame_vga = videoIn.read()\n",
+ "\n",
+ "# Display webcam image via HDMI Out\n",
+ "if (ret):\n",
+ " frame_1080p = np.zeros((1080,1920,3)).astype(np.uint8) \n",
+ " frame_1080p[0:480,0:640,:] = frame_vga[0:480,0:640,:]\n",
+ " hdmi_out.frame_raw(bytearray(frame_1080p.astype(np.int8)))\n",
+ "else:\n",
+ " print(\"Error while reading from camera\")"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### Step 3: Now use matplotlib to show image inside notebook"
+ ]
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+ {
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+ "image/png": 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+ "# Output webcam image as JPEG\n",
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+ "from matplotlib import pyplot as plt\n",
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+ "plt.show()"
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+ "### Step 4: Apply the face detection to the input"
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+ "np_frame = frame_vga\n",
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+ "face_cascade = cv2.CascadeClassifier(\n",
+ " './data/haarcascade_frontalface_default.xml')\n",
+ "eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(\n",
+ " './data/haarcascade_eye.xml')\n",
+ "\n",
+ "gray = cv2.cvtColor(np_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)\n",
+ "faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)\n",
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+ "for (x,y,w,h) in faces:\n",
+ " cv2.rectangle(np_frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)\n",
+ " roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]\n",
+ " roi_color = np_frame[y:y+h, x:x+w]\n",
+ "\n",
+ " eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)\n",
+ " for (ex,ey,ew,eh) in eyes:\n",
+ " cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)"
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+ "### Step 5: Show results on HDMI output"
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+ "# Output OpenCV results via HDMI\n",
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+ "### Step 6: Now use matplotlib to show image inside notebook"
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+ "### Step 7: Release camera and HDMI"
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index 0000000000..1ed838062a
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+ "# Random Number Generator example\n",
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+ "This example investigates random number generation. You will see how to generate and display images in a Jupyter notebook using the PIL module. \n",
+ "\n",
+ "A random number generator should produce evenly distributed random numbers. An array of numbers will be generated randomly and displayed graphically to investigate their randomness. \n",
+ "\n",
+ "## 1. Bad RNG\n",
+ "The first RNG is a bad RNG. It contains a lot of common errors that reduce the randomness of the numbers generated:\n",
+ "\n",
+ "1. Use of \"%\" operation results in unequal probability of random numbers.\n",
+ "2. Simple linear algebra leads to predictable results.\n",
+ "3. Use of the same seed leads to the same pattern.\n",
+ "\n",
+ "Reference:\n",
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+ "https://www.random.org/\n",
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+ "http://hasard.readthedocs.org/en/latest/common_errors.html"
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+ ""
+ ]
+ },
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+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from PIL import Image\n",
+ "from time import time\n",
+ "\n",
+ "rand_seed = int(time())\n",
+ "def rng():\n",
+ " \"\"\"Return a pseudo-random number between 0 to 8388593.\"\"\" \n",
+ " global rand_seed\n",
+ " # For these choice of numbers, see P L'Ecuyer, \n",
+ " # \"Tables of linear congruential generators of different sizes \n",
+ " # and good lattice structure\"\n",
+ " rand_seed = (rand_seed * 653276) % 8388593\n",
+ " return rand_seed\n",
+ "\n",
+ "rgb = bytearray()\n",
+ "for i in range(512*384):\n",
+ " if i%(128*96)==0:\n",
+ " # Use similar seeds\n",
+ " rand_seed = int(time())\n",
+ " gray = rng()%256\n",
+ " rgb.extend([gray,gray,gray])\n",
+ "\n",
+ "image = Image.frombytes('RGB', (512,384), bytes(rgb))\n",
+ "image.save(\"/home/xilinx/jupyter_notebooks/Examples/data/random_1.jpg\", 'JPEG')\n",
+ "image"
+ ]
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+ "The regular patterns in the image above indicate that the randomm numbers are not evenly distributed."
+ ]
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+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## 2. A better one...\n",
+ "The second RNG is much better than the first one, although this would still not be sufficiently random or security protection."
+ ]
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+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "# Software Grayscale and Sobel filters on HDMI input\n",
+ "\n",
+ "This example notebook will demonstrate two image filters using a snapshot from the HDMI input:
\n",
+ "1. First, a frame is read from HDMI input\n",
+ "2. That image is saved and displayed in the notebook\n",
+ "3. Some simple Python pixel-level image processing is done (Gray Scale conversion, and Sobel filter)\n",
+ "\n",
+ "## 1. Start the HDMI input\n",
+ "An HDMI input source is required for this example. This should be on, and connected to the board before running the code below."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from pynq.drivers.video import Frame, HDMI\n",
+ "from IPython.display import Image\n",
+ "\n",
+ "hdmi=HDMI('in')\n",
+ "hdmi.start()"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## 2. Save frame and display JPG here"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "image/jpeg": 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nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU\nUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR\nQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA\nBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF\nFFFABRRRQAUUUUAf/9k=\n",
+ "text/plain": [
+ ""
+ ]
+ },
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "from pynq.drivers.video import MAX_FRAME_WIDTH\n",
+ "\n",
+ "grayframe = frame\n",
+ "frame_i = grayframe.frame\n",
+ "\n",
+ "height = hdmi.frame_height()\n",
+ "width = hdmi.frame_width()\n",
+ "\n",
+ "for y in range(0, height):\n",
+ " for x in range(0, width):\n",
+ " \n",
+ " offset = 3 * (y * MAX_FRAME_WIDTH + x)\n",
+ " \n",
+ " gray = round((0.299*frame_i[offset+2]) + \n",
+ " (0.587*frame_i[offset+0]) +\n",
+ " (0.114*frame_i[offset+1]))\n",
+ " frame_i[offset+0] = gray \n",
+ " frame_i[offset+1] = gray\n",
+ " frame_i[offset+2] = gray\n",
+ "\n",
+ "gray_img_path = '/home/xilinx/jupyter_notebooks/Examples/data/gray.jpg'\n",
+ "grayframe.save_as_jpeg(gray_img_path)\n",
+ "Image(filename=gray_img_path)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## 4. Sobel filter\n",
+ "Access the frame contents (a bytearray) directly for optimized processing time. This cell should take ~30s to complete.\n",
+ "\n",
+ "Compute the Sobel Filter output with sobel operator:\n",
+ "\n",
+ "$G_x=\n",
+ "\\begin{bmatrix}\n",
+ "-1 & 0 & +1 \\\\\n",
+ "-2 & 0 & +2 \\\\\n",
+ "-1 & 0 & +1\n",
+ "\\end{bmatrix}\n",
+ "$\n",
+ "\n",
+ "$G_y=\n",
+ "\\begin{bmatrix}\n",
+ "+1 & +2 & +1 \\\\\n",
+ "0 & 0 & 0 \\\\\n",
+ "-1 & -2 & -1\n",
+ "\\end{bmatrix}\n",
+ "$"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [
+ {
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+ "height = 1080\n",
+ "width = 1920\n",
+ "sobel = Frame(1920, 1080)\n",
+ "frame_i = frame.frame\n",
+ "\n",
+ "for y in range(1,height-1):\n",
+ " for x in range(1,width-1):\n",
+ " \n",
+ " offset = 3 * (y * MAX_FRAME_WIDTH + x)\n",
+ " upper_row_offset = offset - MAX_FRAME_WIDTH*3\n",
+ " lower_row_offset = offset + MAX_FRAME_WIDTH*3 \n",
+ " \n",
+ " gx = abs(-frame_i[lower_row_offset-3] + frame_i[lower_row_offset+3] -\n",
+ " 2*frame_i[offset-3] + 2*frame_i[offset+3] -\n",
+ " frame_i[upper_row_offset-3] + frame_i[upper_row_offset+3])\n",
+ " gy = abs(frame_i[lower_row_offset-3] + 2*frame_i[lower_row_offset] + \n",
+ " frame_i[lower_row_offset+3] - frame_i[upper_row_offset-3] -\n",
+ " 2*frame_i[upper_row_offset] - frame_i[upper_row_offset+3]) \n",
+ " \n",
+ " grad = gx + gy\n",
+ " if grad > 255:\n",
+ " grad = 255 \n",
+ " sobel.frame[offset+0] = grad \n",
+ " sobel.frame[offset+1] = grad\n",
+ " sobel.frame[offset+2] = grad\n",
+ " \n",
+ "sobel_img_path = '/home/xilinx/jupyter_notebooks/Examples/data/sobel.jpg'\n",
+ "sobel.save_as_jpeg(sobel_img_path)\n",
+ "\n",
+ "Image(filename=sobel_img_path)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "## Step 5: Free up space from different frames"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {
+ "collapsed": false
+ },
+ "outputs": [],
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+ "del sobel\n",
+ "del grayframe\n",
+ "del hdmi"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "Python 3",
+ "language": "python",
+ "name": "python3"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
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+ },
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+ "mimetype": "text/x-python",
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+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.4.3+"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Pynq-Z1/notebooks/Examples/video_filters.ipynb.REMOVED.git-id b/Pynq-Z1/notebooks/Examples/video_filters.ipynb.REMOVED.git-id
deleted file mode 100644
index a733bde9d6..0000000000
--- a/Pynq-Z1/notebooks/Examples/video_filters.ipynb.REMOVED.git-id
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-d95865416aec940c2211c5ba865d51075f7fdc1e
\ No newline at end of file
diff --git a/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf b/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf
new file mode 100755
index 0000000000..6fa61f6bfd
Binary files /dev/null and b/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf differ
diff --git a/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf.REMOVED.git-id b/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf.REMOVED.git-id
deleted file mode 100644
index 98293b43c5..0000000000
--- a/Pynq-Z1/sdk/bootbin/u-boot.elf.REMOVED.git-id
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-6fa61f6bfd304423f8b54c3cc86d6cca22ec431f
\ No newline at end of file
diff --git a/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm b/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm
new file mode 100644
index 0000000000..c1218f5c99
Binary files /dev/null and b/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm differ
diff --git a/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm.REMOVED.git-id b/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm.REMOVED.git-id
deleted file mode 100644
index 1cb0b43b36..0000000000
--- a/python/pynq/drivers/tests/pynq_welcome.pdm.REMOVED.git-id
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-c1218f5c9984c7dba7132a826dc3e4d0e7b4eaa1
\ No newline at end of file
diff --git a/scripts/xlnkutils/Makefile b/scripts/xlnkutils/Makefile
index 041a18559d..c41eeb943a 100644
--- a/scripts/xlnkutils/Makefile
+++ b/scripts/xlnkutils/Makefile
@@ -1,9 +1,9 @@
all:
- gcc -shared -o libsds_lib.so -Wl,--whole-archive libsds_lib.a -l pthread -Wl,--no-whole-archive
+ gcc -fPIC -shared -rdynamic -o libsds_lib.so -Wl,--whole-archive libsds_lib.a -l pthread -Wl,--no-whole-archive
clean:
rm -f *.so
install:
cp -avf libsds_lib.so /usr/lib/
- cp -arvf libxlnk_cma.h /usr/include/
\ No newline at end of file
+ cp -arvf libxlnk_cma.h /usr/include/