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  （本系列只需要modelsim即可完成数字图像的处理，每个工程都搭建了全自动化的仿真环境，只需要双击文件就可以完成整个的仿真，大大降低了初学者的门槛！！！！如需要该系列的工程文件请关注知识星球：成工fpga，，关注即送200GB学习资料，链接已置顶！）

本篇系列教程内容的最后一课，当然按照成工的习惯，还会有一篇结篇语，用来总结过去，展望未来。

最后一篇的内容，那我们就来实现一下大家比较感兴趣的神经网络，用神经网络来实现手写数字的识别，具体的原理成工就不讲了，大家可以关注一下B站上开源骚客的基于ZYNQ实现CNN手写数字识别。成工没有做模型的训练，直接用训练好的参数来实现CNN的模型。

一采用的CNN模型如下所示，各层的含义和数据量大家可以自行理解一下。成工想说的是，神经网络并不是多难，都是很成熟的，但是运算量很大，就是一直在进行乘加运算。比如Conv层有30个5x5的卷积核，而我们前面讲的插值，均值，增强，sobel等算子也不过都是1个3x3的算子，就算扩展到5x5，一个神经网络的Conv层的运算量至少增大30倍，因为Conv层的参数都是无规律的小数，并不像前面可以进行一些巧算。

手写数字都是28x28像素的，经过Conv层后去掉了两圈0（由于是模板是5x5，如果是3x3那就是去掉一圈零），图像大小变成了24x24，但是由于有30个卷积核，所以Conv层计算完毕后图像的大小是24x24x30。

激活Pelu层不改变图像节点数据的尺寸，激活函数很多，这个使用最简单的，数据小于0那就取0，大于0的数据不变。

Pooling层尺寸是2x2，步进是2，经过Pooling层后图像数据的大小是12x12x30=4320。

第一个全连接层Affine输出100个节点数据，也就是说Pooling层的4320个节点数据都要和这100个节点分别连接进行乘加运算，所以光参数量是需要4320*100=432000个。如果说Conv层的计算已经有些大了，全列举层的计算就是非常夸张了。不过这才是一个简单的手写数字识别的训练好的模型，现在动不动亿万参数的大模型，需要成百上千张GPU卡训练几个月，花费都在百万，千万甚至上亿级别的。

第二个全连接层Affine输出10个节点数据，那就是把上一层的100个节点和当前的10个节点全连接，需要的参数是100*10=1000个，这个计算量还可以。为什么最终是10个节点数据？因为数字是0-9共10个，所以10个输出就足够了。如果是识别猫的模型，输出两个节点就可以了，一个表示是猫，另一个表示不是猫。

成工写了CNN相关的功能模块，单独放在了img_cnn_pkt的包中，主要包括set_image_param，conv_2d，relu，pool_conv，full_connect，pool_full，predit_out，normalize等几个task。也不复杂，主要是要考虑数字的扩展和缩放，因为参数都是先放大后取的整数位。

网上有相关的数据集和测试集，这个成工也放在工程里面了，不过是jpg格式的，需要手动转换成bmp格式。

img文件夹多了一个文件夹，中src放置测试图片，dst存放结果的图片，parameter存放参数文件，show_img存放了0-9十张数字图片，当CNN识别的结果是几就将对应的图片存储到dst文件夹。

如下是参数文件夹下的文件，可见是全连接的w1参数最多。

如下是show_img文件夹下的图片。

仿真文件tb_image_sim如下，首先设置参数，从参数文件中读取相关的参数。因为图片都是黑白的，也就是RGB三通道数据都相同，所以直接取一个通道的数据进行CNN即可。101行是把图像上下翻转，因为模型训练是是采用的图片从左上到右下进行输入，而我们处理的bmp图片是从左下到右上进行输入，所以要先翻转。然后进行CNN的各步操作，最后得出预测的数据。109-110行保存了卷积和激活后的30张24x24的中间数据，可以很直接的看一下中间的结果。最后的113-118行就是实现了根据预测的数据将show_img文件夹下面的图片保存到dst文件夹。

假如我们对src文件夹下的test_590_3.bmp这种图片进行识别。

我们双击sim文件夹下的top_tb.bat文件，完成系统的自动化仿真。

仿真完毕后，可以看到modelsim有如下的打印信息，也就是说识别出来了数字3。

再看看img文件夹下的dst文件夹，除了将数字3的图片保存到改文件夹，还生成了卷积后的30张中间结果的图片。

当然模型的识别准确率也不是100%，比如模型就会把src中的test_18_3.bmp图片上的数据识别成8，当然准确率不是本文的重点，重点是模型的实现过程。