bmcv_image_resize

该接口用于实现图像尺寸的变化,如放大、缩小、抠图等功能。

接口形式:

bm_status_t bmcv_image_resize(
        bm_handle_t handle,
        int input_num,
        bmcv_resize_image resize_attr[4],
        bm_image* input,
        bm_image* output
);

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，最多支持 4 ，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_resize_image resize_attr [4]

输入参数。每张图片对应的 resize 参数,最多支持 4 张图片。
bm_image* input

输入参数。输入 bm_image。每个 bm_image 需要外部调用 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 需要外部调用 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_resize_s{
        int start_x;
        int start_y;
        int in_width;
        int in_height;
        int out_width;
        int out_height;
}bmcv_resize_t;

typedef struct bmcv_resize_image_s{
        bmcv_resize_t *resize_img_attr;
        int roi_num;
        unsigned char stretch_fit;
        unsigned char padding_b;
        unsigned char padding_g;
        unsigned char padding_r;
        unsigned int interpolation;
}bmcv_resize_image;

bmcv_resize_image 描述了一张图中 resize 配置信息。
roi_num 描述了一副图中需要进行 resize 的子图总个数。
stretch_fit 表示是否按照原图比例对图片进行缩放，1 表示无需按照原图比例进行缩放，0 表示按照原图比例进行缩放，当采用这种方式的时候，结果图片中进行缩放的地方将会被填充成特定值。
padding_b 表示当 stretch_fit 设成 0 的情况下，b 通道上被填充的值。
padding_r 表示当 stretch_fit 设成 0 的情况下，r 通道上被填充的值。
padding_g 表示当 stretch_fit 设成 0 的情况下，g 通道上被填充的值。
interpolation表示缩图所使用的算法。BMCV_INTER_NEAREST表示最近邻算法，BMCV_INTER_LINEAR表示线性插值算法, BMCV_INTER_BICUBIC 表示双三次插值算法。

bm1684 支持 BMCV_INTER_NEAREST，BMCV_INTER_LINEAR，BMCV_INTER_BICUBIC。

bm1684x支持BMCV_INTER_NEAREST， BMCV_INTER_LINEAR。
start_x 描述了 resize 起始横坐标(相对于原图)，常用于抠图功能。
start_y 描述了 resize 起始纵坐标(相对于原图)，常用于抠图功能。
in_width 描述了crop图像的宽。
in_height 描述了crop图像的高。
out_width 描述了输出图像的宽。
out_height 描述了输出图像的高。

代码示例:

int image_num = 4;
int crop_w = 711, crop_h = 400, resize_w = 711, resize_h = 400;
int image_w = 1920, image_h = 1080;
int img_size_i = image_w * image_h * 3;
int img_size_o = resize_w * resize_h * 3;
std::unique_ptr<unsigned char[]> img_data(
        new unsigned char[img_size_i * image_num]);
std::unique_ptr<unsigned char[]> res_data(
        new unsigned char[img_size_o * image_num]);
memset(img_data.get(), 0x11, img_size_i * image_num);
memset(res_data.get(), 0, img_size_o * image_num);
bmcv_resize_image resize_attr[image_num];
bmcv_resize_t resize_img_attr[image_num];
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  resize_img_attr[img_idx].start_x = 0;
  resize_img_attr[img_idx].start_y = 0;
  resize_img_attr[img_idx].in_width = crop_w;
  resize_img_attr[img_idx].in_height = crop_h;
  resize_img_attr[img_idx].out_width = resize_w;
  resize_img_attr[img_idx].out_height = resize_h;
}
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  resize_attr[img_idx].resize_img_attr = &resize_img_attr[img_idx];
  resize_attr[img_idx].roi_num = 1;
  resize_attr[img_idx].stretch_fit = 1;
  resize_attr[img_idx].interpolation = BMCV_INTER_NEAREST;
}

bm_image input[image_num];
bm_image output[image_num];
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  int input_data_type = DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE;
  bm_image_create(handle,
      image_h,
      image_w,
      FORMAT_BGR_PLANAR,
      (bm_image_data_format_ext)input_data_type,
      &input[img_idx]);
}
bm_image_alloc_contiguous_mem(image_num, input, 1);
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  unsigned char * input_img_data = img_data.get() + img_size_i * img_idx;
  bm_image_copy_host_to_device(input[img_idx],
  (void **)&input_img_data);
}
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  int output_data_type = DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE;
  bm_image_create(handle,
      resize_h,
      resize_w,
      FORMAT_BGR_PLANAR,
      (bm_image_data_format_ext)output_data_type,
      &output[img_idx]);
}
bm_image_alloc_contiguous_mem(image_num, output, 1);
bmcv_image_resize(handle, image_num, resize_attr, input, output);
for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {
  unsigned char *res_img_data = res_data.get() + img_size_o * img_idx;
  bm_image_copy_device_to_host(output[img_idx],
                               (void **)&res_img_data);
}
bm_image_free_contiguous_mem(image_num, input);
bm_image_free_contiguous_mem(image_num, output);
for(int i = 0; i < image_num; i++) {
  bm_image_destroy(input[i]);
  bm_image_destroy(output[i]);
}

格式支持:

resize 支持下列 image_format 的转化：

1	FORMAT_BGR_PLANAR ——> FORMAT_BGR_PLANAR
2	FORMAT_RGB_PLANAR ——> FORMAT_RGB_PLANAR
3	FORMAT_BGR_PACKED ——> FORMAT_BGR_PACKED
4	FORMAT_RGB_PACKED ——> FORMAT_RGB_PACKED
5	FORMAT_BGR_PACKED ——> FORMAT_BGR_PLANAR
6	FORMAT_RGB_PACKED ——> FORMAT_RGB_PLANAR

resize 支持下列情形data type之间的转换：

bm1684支持：

1 vs 1 ： 1幅图像 resize (crop) 一幅图像的情形

1 vs N ： 1幅图像 resize (crop) 多幅图像的情形

1	DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE	1 vs 1
2	DATA_TYPE_EXT_FLOAT32 ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32	1 vs 1
3	DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE	1 vs 1
4	DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE	1 vs 1
5	DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE	1 vs N
6	DATA_TYPE_EXT_FLOAT32 ——> DATA_TYPE_EXT_FLOAT32	1 vs N
7	DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE ——> DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE	1 vs N

bm1684x支持：

num	input data type	output data type
1	DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE	DATA_TYPE_EXT_FLOAT32
2		DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE
3		DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED
4		DATA_TYPE_EXT_FP16
5		DATA_TYPE_EXT_BF16

注意事项:

在调用 bmcv_image_resize()之前必须确保输入的 image 内存已经申请。
bm1684支持最大尺寸为2048*2048，最小尺寸为16*16，最大缩放比为32。

bm1684x支持最大尺寸为8192*8192，最小尺寸为8*8，最大缩放比为128。