动态AIPP场景下，根据指定的动态AIPP输入的输入index，设置模型推理时的AIPP参数值，同步接口。

动态AIPP支持的几种操作的计算方式及其计算顺序如下：抠图->色域转换->缩放（当前版本不支持缩放）->减均值/归一化->padding。

经过动态AIPP处理后的图像的宽、高必须与原始模型中输入Shape中的宽、高保持一致。
多Batch场景下，根据每个Batch的配置计算出动态AIPP后输出图片的宽、高，经过动态AIPP后每个Batch的输出图片宽、高必须是一致的。计算输出图片宽、高的计算公式如表1所示。

抠图或者缩放或者padding之后，对图片宽、高的校验规则如下，其中，aippOutputW、aippOutputH分别表示AIPP输出图片的宽、高，其它参数是aclmdlSetAIPPSrcImageSize、aclmdlSetAIPPScfParams、aclmdlSetAIPPCropParams、aclmdlSetAIPPPaddingParams接口的入参：

表1 输出图片宽、高计算公式
抠图	缩放	补边（padding）	动态AIPP输出图片的宽、高
否	否	否	aippOutputW=srcImageSizeW，aippOutputH=srcImageSizeH
是	否	否	aippOutputW=cropSizeW，aippOutputH=cropSizeH
是	是	否	aippOutputW=scfOutputSizeW，aippOutputH=scfOutputSizeH
是	否	是	aippOutputW=cropSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight，aippOutputH=cropSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	否	是	aippOutputW=srcImageSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight，aippOutputH=srcImageSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	是	是	aippOutputW=scfOutputSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight，aippOutputH=scfOutputSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom
否	是	否	aippOutputW=scfOutputSizeW，aippOutputH=scfOutputSizeH
是	是	是	aippOutputW=scfOutputSizeW + paddingSizeLeft + paddingSizeRight，aippOutputH=scfOutputSizeH + paddingSizeTop + paddingSizeBottom

aclError aclmdlSetInputAIPP(uint32_t modelId, aclmdlDataset *dataset, size_t index, const aclmdlAIPP *aippParmsSet)

参数名	输入/输出	说明
modelId	输入	模型的ID。调用aclmdlLoadFromFile接口/aclmdlLoadFromMem接口/aclmdlLoadFromFileWithMem接口/aclmdlLoadFromMemWithMem接口加载模型成功后，会返回模型ID。
dataset	输入	模型推理的输入数据的指针。使用aclmdlDataset类型的数据描述模型推理时的输入数据，输入的内存地址、内存大小用aclDataBuffer类型的数据来描述。
index	输入	标识动态AIPP输入的输入index。多个动态AIPP输入的场景下，用户可调用aclmdlGetAippType接口获取指定模型输入所关联的动态AIPP输入的输入index。为保证向前兼容，如果明确只有一个动态AIPP输入，可调用aclmdlGetInputIndexByName接口获取，输入名称固定为ACL_DYNAMIC_AIPP_NAME。
aippParmsSet	输入	动态AIPP参数对象的指针。提前调用aclmdlCreateAIPP接口创建aclmdlAIPP类型的数据。

返回0表示成功，返回其它值表示失败。

接口调用流程及示例，参见模型动态AIPP推理。