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add cv.md doc in v2.1.0 (#2485)

* add cv image preprocess doc, test=develop

* fix format, test=develop

* add support platform. test=devellop

* fix format in doc, test=develop

* add cv.md in index, test=develop

* add cv.md to v2.1.0, teest=develop
上级 bc15d7ef
......@@ -6,7 +6,7 @@ title: CV 类图像预处理API接口介绍
# CV 图像预处理API接口介绍
请把编译脚本`Paddle-Lite/lite/too/build.sh``BUILD_CV`变量设置为`ON`, 其他编译参数设置请参考[源码编译](../source_compile), 以确保 Lite 可以正确编译。
请把编译脚本`Paddle-Lite/lite/too/build.sh``BUILD_CV`变量设置为`ON`, 其他编译参数设置请参考[源码编译](../source_compile), 以确保 Lite 可以正确编译。这样`CV`图像的加速库就会编译进去,且会生成`paddle_image_preprocess.h`的API文件
- 硬件平台: `ARM`
- 操作系统:`MAC``LINUX`
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......@@ -46,6 +46,7 @@ Paddle-Lite 框架是 PaddleMobile 新一代架构,重点支持移动端推理
- [使用FPGA]({{site.baseurl}}/develop/fpga)
- [使用CUDA]({{site.baseurl}}/develop/cuda)
- [使用X86预测库]({{site.baseurl}}/develop/x86)
- [CV图像预处理库]({{site.baseurl}}/develop/cv)
## 开发者文档
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layout: post
title: CV 类图像预处理API接口介绍
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# CV 图像预处理API接口介绍
请把编译脚本`Paddle-Lite/lite/too/build.sh``BUILD_CV`变量设置为`ON`, 其他编译参数设置请参考[源码编译](../source_compile), 以确保 Lite 可以正确编译。这样`CV`图像的加速库就会编译进去,且会生成`paddle_image_preprocess.h`的API文件
- 硬件平台: `ARM`
- 操作系统:`MAC``LINUX`
## CV 图像预处理功能
Lite 支持不同颜色空间的图像相互转换 `Convert` 、缩放 `Resize` 、翻转 `Flip`、旋转 `Rotate` 和图像数据转换为 `Tensor` 存储`ImageToTensor` 功能,下文将详细介绍每个功能的API接口。
### CV 枚举变量和结构体变量
- 颜色空间
```cpp
enum ImageFormat {
RGBA = 0,
BGRA,
RGB,
BGR,
GRAY,
NV21 = 11,
NV12,
};
```
- 翻转参数
```cpp
enum FlipParam {
X = 0, // flip along the X axis
Y, // flip along the Y axis
XY // flip along the XY axis
};
```
- 转换参数
```cpp
typedef struct {
int ih; // input height
int iw; // input width
int oh; // outpu theight
int ow; // output width
FlipParam flip_param; // flip, support x, y, xy
float rotate_param; // rotate, support 90, 180, 270
} TransParam;
```
### `ImagePreprocess` 类的成员变量
`ImagePreprocess` 类含有以下三个私有成员变量,通过构造函数进行初始化。
```cpp
private:
ImageFormat srcFormat_; // input image color format
ImageFormat dstFormat_; // output image color format
TransParam transParam_; // image transform parameter
// init
ImagePreprocess::ImagePreprocess(ImageFormat srcFormat, ImageFormat dstFormat, TransParam param) {
this->srcFormat_ = srcFormat;
this->dstFormat_ = dstFormat;
this->transParam_ = param;
}
```
### 颜色空间转换 `Convert`
`Convert` 函数支持颜色空间:GRAY、NV12(NV21)、RGB(BGR)和RGBA(BGRA)
+ 目前支持以下颜色空间的相互转换:
- GRAY2BGR
- GRAY2RGB
- BGR2RGB
- BGRA2BGR
- BGRA2RGB
- RGBA2RGB
- RGBA2BGR
- BGRA2RGBA
+ 目前支持以下颜色空间的单向转换:
- NV12—BGR
- NV21—BGR
- NV12—RGB
- NV21—RGB
- NV12—BGRA
- NV21—BGRA
- NV12—RGBA
- NV21—RGBA
+ `Convert` 功能的API接口
```cpp
// 方法一
void ImagePreprocess::imageCovert(const uint8_t* src, uint8_t* dst);
// 方法二
void ImagePreprocess::imageCovert(const uint8_t* src,
uint8_t* dst, ImageFormat srcFormat, ImageFormat dstFormat);
```
+ 第一个 `imageCovert` 接口,缺省参数来源于 `ImagePreprocess` 类的成员变量。故在初始化 `ImagePreprocess` 类的对象时,必须要给以下成员变量赋值:
- param srcFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`srcFormat_`
- param dstFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`dstFormat_`
- 第二个`imageCovert` 接口,可以直接使用
### 缩放 `Resize`
`Resize` 功能支持颜色空间:GRAY、NV12(NV21)、RGB(BGR)和RGBA(BGRA)
`Resize` 功能目前支持的方法:`bilinear`
+ `Resize` 功能的API接口
```cpp
// 方法一
void ImagePreprocess::imageResize(const uint8_t* src, uint8_t* dst);
// 方法二
void ImagePreprocess::imageResize(const uint8_t* src, uint8_t* dst, ImageFormat srcFormat, ImageFormat srcFormat, int srcw, int srch, int dstw, int dsth);
```
+ 第一个`imageResize` 接口,缺省参数来源于`ImagePreprocess` 类的成员变量。故在初始化`ImagePreprocess` 类的对象时,必须要给以下成员变量赋值:
- param srcFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`dstFormat_`
- param srcw:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.iw`
- param srch:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ih`
- param dstw:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ow`
- param dsth:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ow`
- 第二个`imageResize` 接口,可以直接使用
### 旋转 `Rotate`
`Rotate` 功能支持颜色空间:GRAY、RGB(BGR)和RGBA(BGRA)
`Rotate` 功能目前支持的角度:90、180 和 270
+ `Rotate` 功能的API接口
```cpp
// 方法一
void ImagePreprocess::imageRotate(const uint8_t* src, uint8_t* dst);
// 方法二
void ImagePreprocess::imageRotate(const uint8_t* src, uint8_t* dst, ImageFormat srcFormat, ImageFormat srcFormat, int srcw, int srch, float degree);
```
+ 第一个`imageRotate` 接口,缺省参数来源于`ImagePreprocess` 类的成员变量。故在初始化`ImagePreprocess` 类的对象时,必须要给以下成员变量赋值:
- param srcFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`dstFormat_`
- param srcw:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ow`
- param srch:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.oh`
- param degree:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.rotate_param`
- 第二个`imageRotate` 接口,可以直接使用
### 翻转 `Flip`
`Flip` 功能支持颜色空间:GRAY、RGB(BGR)和RGBA(BGRA)
`Flip` 功能目前支持的功能:沿X轴翻转、沿Y轴翻转和沿XY轴翻转
+ `Flip` 功能的API接口
```cpp
// 方法一
void ImagePreprocess::imageFlip(const uint8_t* src, uint8_t* dst);
// 方法二
void ImagePreprocess::imageFlip(const uint8_t* src, uint8_t* dst, ImageFormat srcFormat, ImageFormat srcFormat, int srcw, int srch, FlipParam flip_param);
```
+ 第一个`imageFlip` 接口,缺省参数来源于`ImagePreprocess` 类的成员变量。故在初始化`ImagePreprocess` 类的对象时,必须要给以下成员变量赋值:
- param srcFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`dstFormat_`
- param srcw:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ow`
- param srch:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.oh`
- param flip_param:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.flip_param`
- 第二个`imageFlip` 接口,可以直接使用
### `Image2Tensor`
`Image2Tensor` 功能支持颜色空间:RGB(BGR)和RGBA(BGRA)
`Image2Tensor` 功能目前支持的Layout:`NCHW``NHWC`
`Image2Tensor` 不仅完成图像转换为`Tensor`数据处理,而且还完成了图像数据的归一化处理
+ `Image2Tensor` 功能的API接口
```cpp
// 方法一
void ImagePreprocess::image2Tensor(const uint8_t* src, Tensor* dstTensor, LayoutType layout, float* means, float* scales);
// 方法二
void ImagePreprocess::image2Tensor(const uint8_t* src, Tensor* dstTensor, ImageFormat srcFormat, srcw, int srch, LayoutType layout, float* means, float* scales;
```
+ 第一个`image2Tensor` 接口,缺省参数来源于`ImagePreprocess` 类的成员变量。故在初始化`ImagePreprocess` 类的对象时,必须要给以下成员变量赋值:
- param srcFormat:`ImagePreprocess` 类的成员变量`dstFormat_`
- param srcw:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.ow`
- param srch:`ImagePreprocess` 类的成员变量`transParam_.oh`
- 第二个`image2Tensor` 接口,可以直接使用
## CV 图像预处理 Demo 示例
例子:输入 `1920x1080` 大小的 `NV12` 图像src,输出 `960x540` 大小 `RGB` 格式的图像dst;然后,完成 `90` 度旋转和沿 `X` 轴翻转功能;最后,用 `NHWC` 格式存储在Tensor里。
定义 `ImagePreprocess` 类的对象,初始化成员变量
```cpp
// init
srcFormat = ImageFormat::NV12;
dstFormat = ImageFormat::RGB;
srch = 1920;
srcw = 1080;
dsth = 960;
dstw = 540;
flip_param = FlipParam::X;
degree = 90;
layout = LayoutType::NHWC
// 方法一:
TransParam tparam;
tparam.ih = srch;
tparam.iw = srcw;
tparam.oh = dsth;
tparam.ow = dstw;
tparam.flip_param = flip_param;
tparam.rotate_param = degree;
ImagePreprocess image_preprocess(srcFormat, dstFormat, tparam);
// 方法二:
ImagePreprocess image_preprocess();
```
### `imageConvert` Demo
```cpp
// 方法一:
image_preprocess.imageCovert(src, lite_dst);
// 方法二:
image_preprocess.imageCovert(src, lite_dst, (ImageFormat)srcFormat, (ImageFormat)dstFormat);
```
### `imageResize` Demo
```cpp
// 方法一:
image_preprocess.imageResize(lite_dst, resize_tmp);
// 方法二:
image_preprocess.imageResize(lite_dst,resize_tmp, (ImageFormat)dstFormat, srcw,
srch, dstw, dsth);
```
### `imageRotate` Demo
```cpp
// 方法一:
image_preprocess.imageRotate(resize_tmp, tv_out_ratote);
// 方法二:
image_preprocess.imageRotate(resize_tmp,tv_out_ratote, (ImageFormat)dstFormat, dstw, dsth, degree);
```
### `imageFlip` Demo
```cpp
// 方法一:
image_preprocess.imageFlip(tv_out_ratote, tv_out_flip);
// 方法二:
image_preprocess.imageFlip(tv_out_ratote, tv_out_flip, (ImageFormat)dstFormat dstw, dsth, flip_param);
```
### `image2Tensor` Demo
```cpp
// 方法一:
image_preprocess.image2Tensor(tv_out_flip, &dst_tensor, layout, means, scales);
// 方法二:
image_preprocess.image2Tensor(tv_out_flip, &dst_tensor,(ImageFormat)dstFormat, dstw, dsth, layout, means, scales);
```
......@@ -46,6 +46,7 @@ Paddle-Lite 框架是 PaddleMobile 新一代架构,重点支持移动端推理
- [使用FPGA]({{site.baseurl}}/v2.1.0/fpga)
- [使用CUDA]({{site.baseurl}}/v2.1.0/cuda)
- [使用X86预测库]({{site.baseurl}}/v2.1.0/x86)
- [CV图像预处理库]({{site.baseurl}}/develop/cv)
## 开发者文档
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