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VivadoHLS对OpenCV的支持，不是指可以将OpenCV的函数库直接综合成RTL代码，而是需要将代码转换为可综合的代码，这些可综合的视频库称为HLS视频库，由VivadoHLS提供。
而且出于性能考虑，基于OpenCV设计的架构比较复杂，功耗更高。OpenCV图像处理是基于存储器帧缓存而构建的，它总是假设视频frame数据存放在外部DDR 存储器中，因此，OpenCV对于访问局部图像性能较差，因为处理器的小容量高速缓存性能不足以完成这个任务。在对分辨率或帧速率要求低，或者在更大的图像中对需要的特征或区域进行处理时，OpenCV似乎足以满足很多应用的要求，但对于高分辨率高帧率实时处理的场景下，OpenCV很难满足高性能和低功耗的需求。
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VivadoHLS视频库用于替换很多基本的OpenCV函数，它与OpenCV具有相似的接口和算法，主要针对在FPGA架构中实现的图像处理函数，包含了专门面向FPGA的优化，比如定点运算而非浮点运算(不必精确到比特位)，片上的行缓存(line buffer)和窗口缓存(window buffer)。图2.1展示了在Xilinx Zynq AP SoC器件上实现视频处理的系统结构。
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XCV2004FG456C XCV200-4FG456 XCV200-4FG256I XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。
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VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型，这种类型用于模型化视频像素流处理，实质等同于hls::steam<>流的类型，而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。因此，在用VivadoHLS实现OpenCV的设计中，需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口，修改为Video stream接口，也就是采用HLS提供的video接口可综合函数，实现AXI4 video stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。
然而，在7纳米处，FPGA速度和密度大大提高，功耗也较低，因此这种竞争格局可能会发生变化，尤其是ASIC和FPGA。英特尔的10nm仍然推迟，使得除了英特尔关注的云市场之外，Xilinx在收购Altera后占据了FPGA市场的主导地位。拆分SoC原型和仿真市场。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。特别是在人工智能时代，Xilinx还希望通过这一优势实现英特尔和Nvidia的未来。显然这适用于英特尔和Nvidia。ACAP的推出将有助于赛灵思与更高级别的竞争对手在新市场中展开竞争。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。
