图形运算加速模块
BMCV提供了一套基于算丰AI芯片优化的机器视觉库，目前可以完成色彩空间变换，尺度变换，仿射变换，线性变换等操作。关于bmcv模块详细内容请阅读BMCV_User_Guide.pdf。
python接口的实现请参考Sophon_Inference_zh.pdf
bmcv api均是围绕bm_image来进行的。一个bm_image结构对应于一张图片。用户通过一系列bm_image_create的API来构建bm_image结构体，然后供各个bmcv的功能函数使用。
1. C语言编程接口
bm_image结构体：
struct bm_image {
int width;
int height;
bm_image_format_ext image_format;
bm_data_format_ext data_type;
bm_image_private* image_private;
};bm_image 结构成员包括图片的宽高，，图片格式，图片数据格式，以及该结构的私有数据。
关于bm_image初始化，我们不建议用户直接填充bm_image结构使用，而是通过以下API来创建/销毁一个bm_image结构
图片格式 image_format枚举类型
typedef enum bm_image_format_ext_{
FORMAT_YUV420P,
FORMAT_NV12,
FORMAT_NV21,
FORMAT_NV16,
FORMAT_NV61,
FORMAT_RGB_PLANAR,
FORMAT_BGR_PLANAR,
FORMAT_RGB_PACKED,
FORMAT_BGR_PACKED,
FORMAT_GRAY,
FORMAT_COMPRESSED
}bm_image_format_ext;格式
说明
FORMAT_YUV420P
表示预创建一个YUV420格式的图片，有三个plane
FORMAT_NV12
表示预创建一个NV12格式的图片，有两个plane
FORMAT_NV21
表示预创建一个NV21格式的图片，有两个plane
FORMAT_RGB_PLANAR
表示预创建一个RGB格式的图片，RGB分开排列，有一个plane
FORMAT_BGR_PLANAR
表示预创建一个BGR格式的图片，BGR分开排列，有一个plane
FORMAT_RGB_PACKED
表示预创建一个RGB格式的图片，RGB交错排列，有一个plane
FORMAT_BGR_PACKED
表示预创建一个BGR格式的图片，BGR交错排列，有一个plane
FORMAT_GRAY
表示预创建一个灰度图格式的图片，有一个plane
FORMAT_COMPRESSED
表示预创建一个VPU内部压缩格式的图片，有四个plane
数据存储格式枚举
typedef enum bm_image_data_format_ext_{
DATA_TYPE_EXT_FLOAT32,
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE,
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED,
DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE_SIGNED,
}bm_image_data_format_ext;数据格式
说明
DATA_TYPE_EXT_FLOAT32
表示所创建的图片数据格式为单精度浮点数
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE
表示所创建图片数据格式为普通带符号1N INT8
DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE
表示所创建图片数据格式为4N INT8，即四张带符号INT8图片数据交错排列
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
表示所创建图片数据格式为普通无符号1N UINT8
DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE
表示所创建图片数据格式为4N UINT8，即四张无符号INT8图片数据交错排列
关于bm_image初始化，我们不建议用户直接填充bm_image结构使用，而是通过以下API来创建/销毁一个bm_image结构
bm_image_create_batch
创建物理内存连续的多个bm image。
/* * @param [in] handle handle of low level device * @param [in] img_h image height * @param [in] img_w image width * @param [in] img_format format of image: BGR or YUV * @param [in] data_type data type of image: INT8 or FP32 * @param [out] image pointer of bm image object * @param [in] batch_num batch size */ static inline bool bm_image_create_batch (bm_handle_t handle, int img_h, int img_w, bm_image_format_ext img_format, bm_image_data_format_ext data_type, bm_image *image, int batch_num)bm_image_destroy_batch
释放物理内存连续的多个bm image。要和bm_image_create_batch接口成对使用。
/* * @param [in] image pointer of bm image object * @param [in] batch_num batch size */ static inline bool bm_image_destroy_batch (bm_image *image, int batch_num)bm_image_alloc_contiguous_mem
为多个 image 分配连续的内存
bm_status_t bm_image_alloc_contiguous_mem( int image_num, bm_image *images, int bmcv_image_usage );参数
说明
int image_num
待分配内存的 image 个数
bm_image *images
待分配内存的 image 的指针
int bmcv_image_usage
已经为客户默认设置了参数，（如果客户对于所分配内存位置有要求，可以通过该参数进行制定）
bm_image_free_contiguous_mem
释放通过bm_image_alloc_contiguous_mem申请的内存
bm_status_t bm_image_free_contiguous_mem( int image_num, bm_image *images );参数
说明
int image_num
待分配内存的 image 个数
bm_image *images
待分配内存的 image 的指针
bmcv_image_vpp_convert
bm1684上有专门的视频后处理硬件，满足一定条件下可以一次实现csc + crop + resize功能，速度比TPU更快。
bmcv_image_vpp_convert( bm_handle_t handle, int output_num, bm_image input, bm_image * output, bmcv_rect_t * crop_rect, bmcv_resize_algorithm algorithm = BMCV_INTER_LINEAR);该API将输入图像格式转化为输出图像格式，并支持crop + resize功能， 支持从1张输入中crop多张输出并resize到输出图片大小。
参数
说明
bm_handle_t handle
设备环境句柄，通过调用bm_dev_request获取
int image_num
输bm_image数量
bm_image input
输入bm_image对象
bm_image* output
输出bm_image对象指针
bmcv_rect_t * crop_rect
每个输出bm_image对象所对应的在输入图像上crop的参数
bmcv_resize_algorithm algorithm = BMCV_INTER_LINEAR)
resize算法选择，默认情况下是双线性差值
bmcv_convert_to
实现图像像素线性变化，具体数据关系可用公式表示
bm_status_t bmcv_convert_to (bm_handle_t handle,int input_num, bmcv_convert_to_attr convert_to_attr, bm_image* input, bm_image* output)参数
说明
bm_handle_thandle
输入的bm_handle句柄
int input_num
输入图片数。最多支持4
bmcv_convert_to_attr convert_to_attr
每张图片对应的配置参数
bm_image* input
输入bm_image。每个bm_image外部需要调用bmcv_image_create创建。image内存可以使用bmcv_image_dev_mem_alloc或者bmcv_image_copy_to_device来开辟新的内存，或者使用bmcv_image_attach来attach已有的内存。
bm_image*output
输出bm_image。每个bm_image外部需要调用bmcv_image_create创建。image内存可以通过bmcv_image_dev_mem_alloc来开辟新的内存，或者使用bmcv_image_attach来attach已有的内存。如果不主动分配将在api内部进行自行分配
结构体bmcv_convert_to_attr_s
typedef struct bmcv_convert_to_attr_s { float alpha_0; float beta_0; float alpha_1; float beta_1; float alpha_2; float beta_2; } bmcv_convert_to_attr;参数
说明
alpha_0
描述了第0个channel进行线性变换的系数
beta_0
描述了第0个channel进行线性变换的偏移
alpha_1
描述了第1个channel进行线性变换的系数
beta_1
描述了第1个channel进行线性变换的偏移
alpha_2
描述了第2个channel进行线性变换的系数
beta_2
描述了第2个channel进行线性变换的偏移
结构体描述了三通道中的alpha和beta。实际要根据推理的输入数据是几通道来进行参数配置。
2. python语言编程接口
本章节只介绍了用例py_ffmpeg_bmcv_sail中用的的接口函数
更多接口定义请查阅Sophon_Inference_zh.pdf
init
def __init__(handle): """ Constructor. Parameters --------- handle : sail.Handle Handle instance """tensor_to_bm_image
def tensor_to_bm_image(tensor): """ Convert tensor to image. Parameters --------- tensor : sail.Tensor Tensor instance Returns ------ image : sail.BMImage BMImage instance """convert_to
def convert_to(input, alpha_beta): """ Applies a linear transformation to an image. Parameters --------- input : sail.BMImage Input image alpha_beta: tuple (a0, b0), (a1, b1), (a2, b2) factors Returns --------- output : sail.BMImage Output image """vpp_resize
def vpp_resize(input, resize_w, resize_h): """ Resize an image with interpolation of INTER_NEAREST using vpp. Parameters --------- input : sail.BMImage Input image resize_w : int Target width resize_h : int Target height Returns --------- output : sail.BMImage Output image """
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