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# hwvideoframe

hwvideoframe是一个基于cuda的图片预处理库。项目利用GPU进行图片预处理操作,在加快处理速度的同时,提高GPU的使用率。

## 项目结构

hwvideoframe目前提供以下图片预处理功能:

- class Image2Gpubuffer

  - `__call__(img)`
    - img(np.array):输入图像。

- class Gpubuffer2Image

  - `__call__(img)`
    - img(np.array):输入图像。

- class Div

  - `__init__(value)`
    - value(float):根据固定值切割图像。
  - `__call__(img)`
    - img(np.array):输入图像。

- class Sub

  - `__init__(subtractor)`
    - subtractor(list/float):list的长度必须为3。
  - `__call__(img)`
    - img(np.array):(C,H,W)排列的图像数据。

- class Normalize

  - `__init__(mean,std)`
    - mean(list):均值。 list长度必须为3。
    - std(list):方差。 list长度必须为3。
  - `__call__(img)`
    - img(np.array):(C,H,W)排列的图像数据。

- class CenterCrop

  - `__init__(size)`
    - size(int):预期的裁剪后的大小,list类型时需要包含预期的长和宽,int类型时会返回边长为size的正方形图片。size不能大于原始图片大小。
  - `__call__(img)`
    - img(np.array):(C,H,W)排列的图像数据

- class Resize

  - `__init__(size, max_size=2147483647, interpolation=None)`
    - size(list/int):预期的图像大小,短边会设置为size的长度,长边按比例缩放.
  - `__call__(img)`
    - img(numpy array):(C,H,W)排列的图像数据

## 快速开始

按照Paddle Serving文档编译,编译结果在reader中。

## 测试

测试文件:Serving/python/paddle_serving_app/reader/test_preprocess.py