函数：dvpp_set_resize_config_interpolation

C函数原型	*aclError acldvppSetResizeConfigInterpolation(acldvppResizeConfig resizeConfig, uint32_t interpolation)**
Python函数	ret = acl.media.dvpp_set_resize_config_interpolation(dvpp_resize_config, interpolation)
函数功能	设置图片缩放算法。
输入说明	dvpp_resize_config：int，指定待设置的缩放配置数据的指针地址。需提前调用acl.media.dvpp_create_resize_config接口创建acldvppResizeConfig类型的数据。 interpolation：int，指定缩放算法。此处配置的缩放算法建议与训练模型时的缩放算法保持一致。 Atlas 200/300/500 推理产品，支持如下缩放算法： 0：默认值，表示华为自研的高阶滤波算法。 1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。 2：业界通用的Nearest neighbor 算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。 3：业界通用的Bilinear算法（与Tensorflow算法的计算过程类似）。 4：业界通用的Nearest neighbor算法（与Tensorflow算法的计算过程类似）。 Atlas 训练系列产品，支持如下缩放算法： 0：默认值，表示华为自研的高阶滤波算法。 1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。 2：业界通用的Nearest neighbor 算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。 3：业界通用的Bilinear算法（与Tensorflow算法的计算过程类似）。 4：业界通用的Nearest neighbor算法（与Tensorflow算法的计算过程类似）。 Atlas 推理系列产品，支持如下缩放算法： 0：设置为0时，系统内部也会自动采用1。 1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。设置该算法，且当输入和输出图片格式都为RGB时，在[1/32, 512]的缩放范围内，与OpenCV的单个像素值最大差异为正负1。 2：业界通用的Nearest neighbor 算法（与OpenCV算法的计算过程类似）。 Atlas 200I/500 A2推理产品，支持如下缩放算法： 0：默认值，表示华为自研的高阶滤波算法。 1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV-3.4.2版本算法的计算结果相同）。 2：业界通用的Nearest neighbor 算法（与OpenCV-3.4.2版本算法的计算结果相同）。 3：业界通用的Bilinear算法（与1相同）。 4：业界通用的Nearest neighbor算法（与2相同）。 5：华为自研的高阶滤波算法。当前该缩放算法仅支持输入图片分辨率范围为10 * 6 ~ 8192 * 8192、输出图片分辨率的范围为10 * 6 ~ 4096 * 8192。输入图片格式仅支持YUV、但不包括Planner格式、YUV400与YUV440，输出图片格式仅支持YUV420SP NV12 8bit、YUV420SP NV21 8bit。宽或高的缩放范围：[1/32, 16]。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持如下缩放算法： 0：默认值，表示华为自研的高阶滤波算法。 1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV-3.4.2版本算法的计算结果相同）。 2：业界通用的Nearest neighbor 算法（与OpenCV-3.4.2版本算法的计算结果相同）。 3：业界通用的Bilinear算法（与1相同）。 4：业界通用的Nearest neighbor算法（与2相同）。 5：华为自研的高阶滤波算法。当前该缩放算法仅支持输入图片分辨率范围为10 * 6 ~ 8192 * 8192、输出图片分辨率的范围为10 * 6 ~ 4096 * 8192。输入图片格式仅支持YUV、但不包括Planner格式、YUV400与YUV440，输出图片格式仅支持YUV420SP NV12 8bit、YUV420SP NV21 8bit。宽或高的缩放范围：[1/32, 16]。
返回值说明	ret：int，错误码。返回0表示成功。返回其它值表示失败。

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