如今，计算机视觉和图像处理在医学成像、ADAS、机器人、IIoT、监控与视频流媒体服务等广泛应用领域无处不在，而且也是 AI 视觉解决方案端到端处理流水线的重要组成部分。这些应用程需要一种能够满足实时性能和灵活性要求的解决方案，在满足高能效的同时，管理一系列帧分辨率和灵活应变的吞吐量要求。Xilinx 平台的架构提供了理想的解决方案，满足您在边缘和数据中心的视觉系统要求。
Vitis™ 视觉库不仅可帮助您在 Xilinx 平台上开发和部署加速的计算机视觉和图像处理应用，同时还可继续在应用层面上工作。这些库函数不仅提供与 OpenCV 库相似的接口，在 Xilinx 平台上针对性能和资源利用率进行了优化。它们还提供了灵活性，可满足视觉系统灵活应变的吞吐量要求。
本期视频邀请到赛灵思高级产品应用工程师陈雯，将介绍 Github 上开源的 Vitis 视频加速库的相关内容，并演示在Avleo U50 的板卡上，从Vitis IDE 中调用Vitis™视觉库的加速内核的应用实例解析。
