bmcv_image_convert_to

该接口用于实现图像像素线性变化，具体数据关系可用如下公式表示：

\[\begin{array}{c} y=kx+b \end{array}\]

接口形式:

bm_status_t bmcv_image_convert_to (
        bm_handle_t handle,
        int input_num,
        bmcv_convert_to_attr convert_to_attr,
        bm_image* input,
        bm_image* output
);

输入参数说明:

bm_handle_t handle

输入参数。bm_handle 句柄。
int input_num

输入参数。输入图片数，如果 input_num > 1, 那么多个输入图像必须是连续存储的（可以使用 bm_image_alloc_contiguous_mem 给多张图申请连续空间）。
bmcv_convert_to_attr convert_to_attr

输入参数。每张图片对应的配置参数。
bm_image* input

输入参数。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 bm_image_alloc_dev_mem 或者 bm_image_copy_host_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

输出参数。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 bm_image_alloc_dev_mem 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。

返回值说明:

BM_SUCCESS: 成功
其他: 失败

数据类型说明:

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;

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

代码示例:

int image_num = 4, image_channel = 3;
int image_w = 1920, image_h = 1080;
bm_image input_images[4], output_images[4];
bmcv_convert_to_attr convert_to_attr;
convert_to_attr.alpha_0 = 1;
convert_to_attr.beta_0 = 0;
convert_to_attr.alpha_1 = 1;
convert_to_attr.beta_1 = 0;
convert_to_attr.alpha_2 = 1;
convert_to_attr.beta_2 = 0;
int img_size = image_w * image_h * image_channel;
std::unique_ptr<unsigned char[]> img_data(
        new unsigned char[img_size * image_num]);
std::unique_ptr<unsigned char[]> res_data(
        new unsigned char[img_size * image_num]);
memset(img_data.get(), 0x11, img_size * image_num);
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  bm_image_create(handle,
        image_h,
        image_w,
        FORMAT_BGR_PLANAR,
        DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
        &input_images[img_idx]);
}
bm_image_alloc_contiguous_mem(image_num, input_images, 0);
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  unsigned char *input_img_data = img_data.get() + img_size * img_idx;
  bm_image_copy_host_to_device(input_images[img_idx],
        (void **)&input_img_data);
}

for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  bm_image_create(handle,
        image_h,
        image_w,
        FORMAT_BGR_PLANAR,
        DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
        &output_images[img_idx]);
}
bm_image_alloc_contiguous_mem(image_num, output_images, 1);
bmcv_image_convert_to(handle, image_num, convert_to_attr, input_images,
        output_images);
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  unsigned char *res_img_data = res_data.get() + img_size * img_idx;
  bm_image_copy_device_to_host(output_images[img_idx],
        (void **)&res_img_data);
}
bm_image_free_contiguous_mem(image_num, input_images);
bm_image_free_contiguous_mem(image_num, output_images);
for(int i = 0; i < image_num; i++) {
  bm_image_destroy(input_images[i]);
  bm_image_destroy(output_images[i]);
}

格式支持:

该接口支持下列 image_format 的转化：

FORMAT_BGR_PLANAR ——> FORMAT_BGR_PLANAR
FORMAT_RGB_PLANAR ——> FORMAT_RGB_PLANAR
FORMAT_GRAY ——> FORMAT_GRAY

该接口支持下列情形data type之间的转换：

bm1684支持：

DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
DATA_TYPE_EXT_FLOAT32 ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32
DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32

bm1684x支持：

DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
DATA_TYPE_EXT_FLOAT32 ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32

注意事项:

在调用 bmcv_image_convert_to()之前必须确保输入的 image 内存已经申请。
输入的各个 image 的宽、高以及 data_type、image_format 必须相同。
输出的各个 image 的宽、高以及 data_type、image_format 必须相同。
输入 image 宽、高必须等于输出 image 宽高。
image_num 必须大于 0。
输出 image 的 stride 必须等于 width。
输入 image 的 stride 必须大于等于 width。
bm1684支持最大尺寸为2048*2048，最小尺寸为16*16，当 image format 为 DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE 时，w * h 不应大于 1024 * 1024。

bm1684x支持最大尺寸为4096*4096，最小尺寸为16*16。