bmcv_image_gaussian_blur

该接口用于对图像进行高斯滤波。

处理器型号支持：

该接口支持BM1684/BM1684X。

接口形式：

bm_status_t bmcv_image_gaussian_blur(
        bm_handle_t handle,
        bm_image input,
        bm_image output,
        int kw,
        int kh,
        float sigmaX,
        float sigmaY = 0);

参数说明：

bm_handle_t handle

输入参数。 bm_handle 句柄。
bm_image input

输入参数。输入图像的 bm_image，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，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。
int kw

kernel 在width方向上的大小。
int kh

kernel 在height方向上的大小。
float sigmaX

X方向上的高斯核标准差。
float sigmaY = 0

Y方向上的高斯核标准差。如果为0则表示与X方向上的高斯核标准差相同。

返回值说明：

BM_SUCCESS: 成功
其他:失败

格式支持：

该接口目前支持以下 image_format:

num	input image_format	output image_format
1	FORMAT_BGR_PACKED	FORMAT_BGR_PACKED
2	FORMAT_BGR_PLANAR	FORMAT_BGR_PLANAR
3	FORMAT_RGB_PACKED	FORMAT_RGB_PACKED
4	FORMAT_RGB_PLANAR	FORMAT_RGB_PLANAR
5	FORMAT_RGBP_SEPARATE	FORMAT_RGBP_SEPARATE
6	FORMAT_BGRP_SEPARATE	FORMAT_BGRP_SEPARATE
7	FORMAT_GRAY	FORMAT_GRAY

目前支持以下 data_type:

num	data_type
1	DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE

注意事项：

1、在调用该接口之前必须确保输入的 image 内存已经申请。

2、input output 的 data_type，image_format必须相同。

3、BM1684支持的图像最大宽为(2048 - kw)，BM1684X支持的最大宽为4096，最大高为8192。

4、BM1684支持的最大卷积核宽高为31，BM1684X支持的最大卷积核宽高为3。

代码示例：

int channel   = 1;
int width     = 1920;
int height    = 1080;
int dev_id    = 0;
bm_handle_t handle;
bm_status_t dev_ret = bm_dev_request(&handle, dev_id);
std::shared_ptr<unsigned char> src_ptr(
        new unsigned char[channel * width * height],
        std::default_delete<unsigned char[]>());
std::shared_ptr<unsigned char> res_ptr(
        new unsigned char[channel * width * height],
        std::default_delete<unsigned char[]>());
unsigned char * src_data = src_ptr.get();
unsigned char * res_data = res_ptr.get();
for (int i = 0; i < channel * width * height; i++) {
    src_data[i] = rand() % 255;
}
// calculate res
bm_image input, output;
bm_image_create(handle,
                height,
                width,
                FORMAT_GRAY,
                DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
                &input);
bm_image_alloc_dev_mem(input);
bm_image_copy_host_to_device(input, (void **)&src_data);
bm_image_create(handle,
                height,
                width,
                FORMAT_GRAY,
                DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
                &output);
bm_image_alloc_dev_mem(output);
if (BM_SUCCESS != bmcv_image_gaussian_blur(handle, input, output, 3, 3, 0.1)) {
    std::cout << "bmcv gaussian blur error !!!" << std::endl;
    bm_image_destroy(input);
    bm_image_destroy(output);
    bm_dev_free(handle);
    exit(-1);
}
bm_image_copy_device_to_host(output, (void **)&res_data);
bm_image_destroy(input);
bm_image_destroy(output);
bm_dev_free(handle);