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        前面我们讨论了fpga的基本操作，这些都是作为整个图像处理的基础部分进行学习的，本质上还是希望用fpga来对部分算法进行加速处理。当然，fpga实现的只是一部分算法，并不是所有的算法都适合用fpga来加速。为了学习这些算法，我们可以利用python语言和opencv库来学习这些算法。等到这些算法都学习完毕之后，就可以编写verilog代码来实现这些算法了。

        学习过《数字图像处理》的同学，应该对这本书比较熟悉，上面提供的算法都是比较经典的处理方法，建议同学们可以好好掌握。当然，目前针对这些成熟的算法，大部分内容其实已经在opencv开源库中找到对应的实现代码了，使用也十分方便。此外，选择python而不选择matlab之类的工具，主要也是考虑到商业软件的限制，再加上python本身是开源软件，使用起来也不复杂，完全可以用来进行学习和开发。

        另外，blog中涉及到的测试图片主要是lena，这也是学习过程中用的比较多的一幅图片，本身也没有版权的纠纷。如下图所示，

    

1、安装python软件

        鉴于python2官方已经不再支持，大家可以安装新一点的python软件，但是也不要太新，防止bug太多。我这边本地安装的是pyt