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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。同步接口。

输入说明

dvpp_resize_config:int,指定待设置的缩放配置数据。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 推理产品上,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 训练系列产品上,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,上,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 A2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-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、也不包括YUV400、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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