CropAndPaste

Crop

函数功能

ImageProcessor类的图像抠图接口，使用该接口申请的Image内存无需用户管理，由内部管理释放，抠图效果示意图请参见图1。

输入输出Image类支持的图像格式参考如下。

Atlas 200I/500 A2 推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420（nv12、nv21）。

“inputImage”的真实图片分辨率范围：18 * 6 ~ 4096 * 4096，其中 YUV_SP_420 和 YVU_SP_420 格式的分辨率为18 * 6 ~ 8192 * 8192。
抠图区域不超出输入图片区域，输入抠图坐标框“cropRect”的四个值推荐均为偶数。

除RGB、BGR以外，若包含奇数，则左上角坐标自动向下取偶数，右下角坐标自动向上取偶数。

抠图区域的最大分辨率为4096 * 4096，最小分辨率为18 * 6。

例如：cropRect{1, 1, 1287, 1287}，实际抠图宽高为：((1287 + 1) - (1 - 1))= 1288，对应的分辨率为1288 * 1288。
输出“outputImageVec”中，各项图片的宽自动与16对齐，高与2对齐，范围为：32 * 6 ~ 4096 * 4096。

批量输入图片的抠图场景，输入图片数量不超过12张，抠图配置参数“cropRectVec”长度不超过256，输出图片张数不超过256且应满足输出图片张数 = 输入图片张数 * 抠图配置参数“cropRectVec”长度。

图1 抠图

函数原型

APP_ERROR Crop(const Image& inputImage, const Rect& cropRect, Image& outputImage);
APP_ERROR Crop(const Image& inputImage, const Rect& cropRect, Image& outputImage, AscendStream& stream);
APP_ERROR Crop(const Image& inputImage, const std::vector<Rect>& cropRectVec, std::vector<Image>& outputImageVec);
APP_ERROR Crop(const Image& inputImage, const std::vector<Rect>& cropRectVec, std::vector<Image>& outputImageVec, AscendStream& stream);
APP_ERROR Crop(const std::vector<Image>& inputImageVec, const std::vector<Rect>& cropRectVec, std::vector<Image>& outputImageVec);
APP_ERROR Crop(const std::vector<Image>& inputImageVec, const std::vector<Rect>& cropRectVec, std::vector<Image>& outputImageVec, AscendStream& stream);

参数说明

参数名	输入/输出	说明
inputImage	输入	输入抠图前的Image类。 Decode接口和其他VPC接口获取的Image类可以直接作为输入。若是用户自定义构造的Image类，则需要设置图像宽高。
inputImageVec	输入	输入抠图前的Image类列表（针对批量抠图场景）。
cropRect	输入	输入图像的抠图坐标框。
cropRectVec	输入	输入图像的抠图坐标框列表（针对批量抠图场景）。
outputImage	输出	输出抠图后的Image类。
outputImageVec	输出	输出抠图后的Image类列表（针对批量抠图场景）。
stream	输入	输入用于异步执行的Stream，具体请参见AscendStream。

返回参数说明

数据结构	说明
APP_ERROR	程序执行返回的错误码，请参考APP_ERROR说明。

父主题： ImageProcessor

CropResize

函数功能

ImageProcessor类的图像抠图并缩放接口，使用该接口申请的Image内存无需用户管理，由内部管理释放，抠图缩放效果示意图请参见图1。

输入输出Image类支持的图像格式参考如下。

Atlas 200I/500 A2 推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420（nv12、nv21）。

“inputImage”的真实图片宽高大小范围：18 * 6 ~ 4096 * 4096，其中YUV_SP_420和YVU_SP_420格式的宽高可达到8192 * 8192。
抠图区域的最小为10 * 6，抠图区域不能超出输入图片的真实图片宽高，输入“cropRect”的四个值推荐均为偶数。

除RGB、BGR以外，若包含奇数，则左上角坐标自动向下取偶数，右下角坐标自动向上取偶数。

输出Image类的最大分辨率为4096 * 4096，最小分辨率为18 * 6。

例如：cropRect{1, 1, 1287, 1287} ，实际抠图宽高为：((1287 + 1) - (1 - 1))= 1288，对应的分辨率为1288 * 1288。
缩放的范围为18 * 6 ~ 4096 * 4096，不能超出抠图区域的[1/32, 16]倍数区间。
输出“outputImageVec”中，各项图片的宽自动与16对齐，高与2对齐，范围为：32 * 6 ~ 4096 * 4096。

图1 抠图缩放

函数原型

APP_ERROR CropResize(const Image& inputImage, const std::vector<Rect>& cropRectVec, const Size& resize, std::vector<Image>& outputImageVec);
APP_ERROR CropResize(const Image& inputImage, const std::vector<Rect>& cropRectVec, const Size& resize, std::vector<Image>& outputImageVec, AscendStream& stream);
APP_ERROR CropResize(const Image& inputImage, const std::vector<std::pair<Rect, Size>>& cropResizeVec, std::vector<Image>& outputImageVec);
APP_ERROR CropResize(const Image& inputImage, const std::vector<std::pair<Rect, Size>>& cropResizeVec, std::vector<Image>& outputImageVec, AscendStream& stream);
APP_ERROR CropResize(const std::vector<Image>& inputImageVec, const std::vector<std::pair<Rect, Size>>& cropResizeVec, std::vector<Image>& outputImageVec);
APP_ERROR CropResize(const std::vector<Image>& inputImageVec, const std::vector<std::pair<Rect, Size>>& cropResizeVec, std::vector<Image>& outputImageVec, AscendStream& stream);

参数说明

参数名	输入/输出	说明
inputImage	输入	输入抠图缩放前的Image类。 Decode接口和其他VPC接口获取的Image类可以直接作为输入。若是用户自定义构造的Image类，则需要设置图像宽高和图像对齐后的宽高。
inputImageVec	输入	输入抠图缩放前的Image类列表（针对批量抠图场景）。 Decode接口和其他VPC接口获取的Image类可以直接作为输入。若是用户自定义构造的Image类，则需要设置图像宽高和图像对齐后的宽高。
cropRectVec	输入	输入抠图参数列表，需要与输出图像列表的元素个数一致。
resize	输入	输入统一缩放宽高。
cropResizeVec	输入	输入图像的抠图缩放参数列表。Rect为抠图坐标框，Size为缩放宽高（针对批量抠图缩放场景）。
outputImageVec	输出	输出抠图后的Image类列表（针对批量抠图场景）。
stream	输入	输入用于异步执行的Stream，具体请参见AscendStream。

返回参数说明

数据结构	说明
APP_ERROR	程序执行返回的错误码，请参考APP_ERROR说明。

父主题： ImageProcessor

CropAndPaste

函数功能

ImageProcessor类的图像抠图并贴图接口，抠图贴图效果示意图请参见图1。

输入输出Image类支持的图像格式参考如下。
- Atlas 200I/500 A2 推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420（nv12、nv21）。
从“inputImage”中抠取一块图像。
1. 输入Image类的真实图片宽高大小范围：18 * 6 ~ 4096 * 4096，其中 YUV_SP_420 和 YVU_SP_420 格式的宽高可达到 8192 * 8192。
2. 抠图宽高范围不能超过“inputImage”的真实图片宽高，抠图区域的范围最小为：10 * 6。
  
  输入抠图参数的四个值推荐均为偶数。除RGB、BGR以外，若包含奇数，则左上角坐标自动向下取偶数，右下角坐标自动向上取偶数。
  
  例如：cropRect{1, 1, 1287, 1287} ，实际抠图宽高为：((1287 + 1) - (1 - 1))= 1288。
缩放至指定贴图区域的大小。
将缩放后的图片贴到“pastedImage”的指定贴图区域。
1. 贴图宽高范围不能超过“pastedImage”的真实图片宽高，贴图区域的范围最小为： 10 * 6 ，最大为：4096 * 4096。
2. 输入贴图参数的四个值推荐均为偶数。除RGB、BGR以外，若包含奇数，则左上角坐标自动向下取偶数，右下角坐标自动向上取偶数。
3. 贴图参数左上角坐标的x会自动对齐到16的倍数。例如：
  - pasteRect{17, 17, 1287, 1287} ，实际贴图宽高为：((1287 + 1) - (17 - 1))= 1272，对应的分辨率为1272 * 1272。
  - pasteRect{18, 18, 1287, 1287} ，实际贴图宽为：((1287 + 1) - 32) = 1256，高为：((1287 + 1) - 18) = 1270，对应的分辨率为1256 * 1270。
4. 贴图宽高不能超过抠图宽高的[1/32, 16]倍数区间。
5. 在 Atlas 200I/500 A2 推理产品环境下，贴图“rect”的右下角的“x”值推荐与“16”对齐。
输出的“pastedImage”宽自动与16对齐，高与2对齐，因此宽高范围为：32 * 6 ~ 4096 * 4096。

图1 抠图缩放贴图

函数原型

APP_ERROR CropAndPaste(const Image& inputImage, const std::pair<Rect, Rect>& cropPasteRect, Image& pastedImage);
APP_ERROR CropAndPaste(const Image& inputImage, const std::pair<Rect, Rect>& cropPasteRect, Image& pastedImage, AscendStream& stream);

参数说明

参数名	输入/输出	说明
inputImage	输入	输入抠图缩放前的Image类。 Decode接口和其他VPC接口获取的Image类可以直接作为输入。若是用户自定义构造的Image类，则需要设置图像宽高和图像对齐后的宽高。
cropPasteRect	输入	输入图像的抠图缩放参数。第一个Rect对应抠图参数，第二个Rect对应贴图参数。
pastedImage	输入/输出	输出抠图后的Image类。
stream	输入	输入用于异步执行的Stream，具体请参见AscendStream。

返回参数说明

数据结构	说明
APP_ERROR	程序执行返回的错误码，请参考APP_ERROR说明。

父主题： ImageProcessor

类说明

Tensor数据类，作为模型推理的输入与输出的数据结构。

:::note 说明 Tensor类涉及申请Device侧资源，与MxDeInit的作用域冲突，因此，其作用域不能大于或等于MxDeInit的作用域。 :::

父主题： Tensor

Tensor

函数功能

Tensor类的构造函数。

函数原型

Tensor()   //默认构造函数。 构造失败时，会抛出std::runtime_error异常

Tensor(const Tensor &tensor); // 支持拷贝构造

Tensor(const std::vector<uint32_t> &shape, const MxBase::TensorDType &dataType, const int32_t &deviceId = -1)
//不传入内存，可搭配TensorMalloc接口进行内存申请，申请的内存无需用户管理释放。 构造失败时，会抛出std::runtime_error异常

Tensor(void* usrData,const std::vector<uint32_t> &shape, const MxBase::TensorDType &dataType, const int32_t &deviceId = -1)
//传入用户自己构造的数据内存，需要用户自身对此内存进行管理（保证内存数据的生命周期）。 构造失败时，会抛出std::runtime_error异常

 Tensor(const std::vector<uint32_t> &shape, const MxBase::TensorDType &dataType, const int32_t &deviceId,
           bool isDvpp);

Tensor(void *usrData, const std::vector<uint32_t> &shape, const MxBase::TensorDType &dataType,
      const int32_t &deviceId, const bool isDvpp, const bool isBorrowed);

Tensor(const Tensor &tensor, const Rect &rect); // 带引用区域的拷贝构造

参数说明

参数名	输入/输出	说明
tensor	输入	已初始化的其它Tensor。
usrData	输入	用户构造的输入内存，该内存由用户管理申请和释放。
shape	输入	Tensor的shape属性。
dataType	输入	Tensor的数据类型，具体请参见TensorDType。
deviceId	输入	Tensor所在的设备ID，默认为-1，在Host侧。 - 当Tensor构造函数中使用“isDVPP”参数，此时deviceID无默认值，需根据实际情况输入。 - 如果传入用户指针“usrData”，该值需要与deviceId为同一侧内存（Host侧为“-1”，Device侧为具体设备ID），否则后续业务存在风险和异常。
isDvpp	输入	设置是否申请DVPP的内存，“deviceId”如果为“-1”，则申请Host侧内存，该参数设置无效。如果传入用户指针“usrData”并且“isDvpp”设置为“true”，则需保证“usrData”指向的内存在Device侧，否则后续业务存在风险和异常。
isBorrowed	输入	设置是否将usrData指向的内存交由Tensor来释放，“isBorrowed”的值设为“false”，则由Tensor来释放usrData指向的内存，用户无需释放；“isBorrowed”的值设为“true”，则用户需要自行管理usrData指向的内存。（须知委托Tensor管理该内存，仅支持需要手动释放的内存，否则可能导致内存重复释放。）
rect	输入	代表图片的引用区域坐标（x0, y0, x1, y1）左闭右开。（须知若采用Tensor(const Tensor &tensor, const Rect &rect)的方式进行构造，要求： tensor不能为空，仅支持 NHWC 、 HWC 和 HW 的tensor，通道数为1/3/4，batch维度为1。 rect区域x0,y0需要分别小于x1,y1；x0, y0, x1,y1需要在tensor的宽高范围内。）

父主题： Tensor

~Tensor

函数功能

Tensor类的默认析构函数。

函数原型

~Tensor()

父主题： Tensor

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Crop​

函数功能​

函数原型​

参数说明​

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CropResize​

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参数说明​

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CropAndPaste​

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参数说明​

返回参数说明​

类说明​

Tensor​

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参数说明​

~Tensor​

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函数原型​

Crop

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参数说明

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CropResize

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CropAndPaste

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参数说明

返回参数说明

类说明

Tensor

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函数原型

参数说明

~Tensor

函数功能

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