Operator IS_GreaterEqual

Operator Library: Logic

IS_GreaterEqual 연산자는 입력 링크 I의 값이 매개변수 Number의 값보다 크거나 같을 경우 출력을 논리 “1”로 설정하며, 그렇지 않은 경우 출력은 “0”이 됩니다.

두 입력 링크의 값을 비교하려면 연산자 CMP_AgeB 를 대신 사용하십시오.

I/O Properties

Property Value
Operator Type O
입력 링크 I, data input
출력 링크 O, data output

지원되는 Link Format

Link Parameter Input Link I Output Link O
Bit Width [1, 63] 부호 없는 정수, [2, 64] 부호 있는 정수 1
Arithmetic {unsigned, signed} unsigned
Parallelism any as I
Kernel Columns any as I
Kernel Rows any as I
Img Protocol {VALT_IMAGE2D, VALT_LINE1D, VALT_PIXEL0D} as I
Color Format VAF_GRAY as I
Color Flavor FL_NONE as I
Max. Img Width any as I
Max. Img Height any as I

Parameters

Number
Type static/dynamic 읽기/쓰기 파라미터
Default 0
Range 입력 링크 I의 범위와 동일함

입력 링크 값과 비교할 값입니다.

ImplementationType
Type 정적 쓰기 파라미터
Default AUTO
Range (AUTO, EmbeddedALU, LUT)

ImplementationType 매개변수를 사용하면 연산자의 구현 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 즉, 연산자를 구현하는 데 어떤 로직 소자가 사용될지 정의할 수 있습니다.

다음 값 중 하나를 선택할 수 있습니다:

AUTO: 연산자가 인스턴스화되면, 연산자의 매개변수 설정을 기반으로 주어진 FPGA 아키텍처에 가장 적합한 구현 전략이 자동으로 선택됩니다.

EmbeddedALU: 연산자가 FPGA의 내장 ALU 소자를 사용합니다.

LUT: 연산자가 FPGA의 LUT 소자를 사용합니다.

[참고] 일반적으로 AUTO 사용

일반적으로 이 매개변수는 AUTO로 설정해야 합니다. 특수한 경우, 즉 디자인 내에서 특정 종류의 FPGA 리소스가 부족할 경우 EmbeddedALU 및/또는 LUT 값을 사용하여 FPGA 리소스 관리에 수동으로 영향을 줄 수 있습니다.

사용 예

다음 예제에서는 IS_GreaterEqual 연산자의 사용법을 보여줍니다:

  • '간단한 임계값 이진화'

    이진화를 위한 단순 임계값 처리입니다.

  • 'Blob_Analysis_1D (Legacy)'

    Examples - 라인 스캔 애플리케이션에서 Blob_Analysis_1D operator 사용법을 보여줍니다.

  • 'Blob_Analysis_2D (구 버전)'

    예제 - Blob_Analysis_2D 연산자의 사용법을 보여줍니다. 이 애플릿은 입력 데이터를 이진화하고 블롭 분석 결과를 산출합니다. 분석 결과와 원본 이미지는 두 개의 DMA 채널을 통해 출력됩니다.

  • 'Blob2D ROI Selection'

    예시 - 블롭 분석 operator가 입력 카메라 이미지에 적용됩니다. 이 앱릿은 앱릿 내에서 블롭 데이터의 사용법을 보여줍니다. 이 경우 최대 면적을 가진 객체가 지역화되며, 해당 좌표를 사용하여 원본 이미지에서 객체를 잘라냅니다.

  • 'HSL Color Classification'

    Examples - HSL 이미지에서는 컬러 분류가 매우 간단합니다. 이 앱릿은 RGB 이미지를 HSL 이미지로 변환하고 컬러 분류를 수행합니다. 색조(hue)는 룩업 테이블을 사용하여 필터링됩니다. 또한 채도와 명도는 사용자 지정 임계값을 사용하여 임계값 처리가 수행됩니다.

  • 'Laser Triangulation'

    예시 - 고속 및 고견고성 레이저 라인 감지 알고리즘. 이 알고리즘은 서브픽셀 해상도 결과를 얻기 위해 무게 중심(center of gravity) 좌표를 결정합니다.

  • 'Dead Pixel Replacement'

    예제 - 자동 불량 픽셀(dead pixel) 감지 및 대체 기능을 보여줍니다.