V1与V2版本的差别

模型卸载

关于模型卸载的接口调用流程，请参见pyACL接口调用流程。

基本原理

在模型推理结束后，还需要通过acl.mdl.unload接口卸载模型，并销毁aclmdlDesc类型的模型描述信息。

示例代码

## 卸载模型。
ret = acl.mdl.unload(self.model_id)

## 释放模型描述信息。
if self.model_desc:
    ret = acl.mdl.destroy_desc(self.model_desc)
    self.model_desc = None

父主题： 模型推理基本场景

媒体数据处理基础知识

本章主要介绍图像/视频数据处理的具体功能、接口调用流程以及示例代码。

DVPP图像/视频数据处理的典型使用场景

如果源图或视频的分辨率、格式等与模型的要求不一致时，我们可以将源图或视频处理成符合模型的要求。如下为典型场景的举例。

• 视频解码、缩放。

  使用YOLOv3模型实现目标检测的场景下，用户提供的输入视频为H264/H265编码格式、分辨率为1920*1080，但YOLOv3模型要求的输入图片格式为RGB/YUV、分辨率为416*416，两者不一致，此时可对视频执行以下一系列处理。

  图1 视频解码、缩放使用场景图

  

• 图片解码、缩放、格式转换。

  使用ResNet-50模型实现图片分类的场景下，用户提供的输入图片为JPEG编码格式、分辨率为1280*720，但ResNet-50模型要求的输入图片格式为RGB、分辨率为224*224，两者不一致，此时可对图片执行以下一系列处理。

  图2 图片解码、缩放、格式转换使用场景图

  

• 抠图、缩放、格式转换。

  使用ResNet-50模型实现图片分类的场景下，用户提供的输入图片格式为YUV420SP、分辨率为1280*720，但ResNet-50模型要求的输入图片格式为RGB、分辨率为224*224，两者不一致，此时对图片执行以下一系列处理。

  图3 抠图、缩放、格式转换使用场景图

  

媒体数据处理功能开发流程

图4 开发流程

1. 准备环境。

   请参见应用开发环境准备。

2. 创建代码目录。

   在开发应用前，您需要先创建目录，存放代码文件、脚本、测试图片数据、模型文件等。

3. （可选）构建模型。

   模型推理场景下，必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），请参见模型构建。

   :::note 说明 如果应用中涉及模型推理，则需要构建模型。 :::

4. 开发应用。

   如果应用中涉及模型推理，请参见模型推理基本场景、扩展更多特性编写相应的代码。

5. 运行应用，请参见应用调试。

父主题： 媒体数据处理

V1与V2版本的差别

本手册中媒体数据处理V1版本与媒体数据处理V2版本的接口都是描述处理媒体数据的接口，用于实现抠图、图片缩放、格式转换等功能，但两套接口不能混用。

V2版本的功能比V1版本更多，参见如下：

• JPEGE：V2版本接口支持高级的参数配置，如huffman表配置。
• VENC：V2版本接口支持更加细化的码控参数配置和效果调优，如I/P帧QP、宏块码控等。
• VDEC：V2版本接口支持更细化的内存控制，如设置输入码流缓存。

昇腾AI处理器对V2版本各功能的支持度，请参见功能支持度说明。

父主题： 媒体数据处理

功能支持度说明

昇腾AI处理器对媒体数据处理V1版本各功能的支持度如下表所示。

昇腾AI处理器	VPC	JPEGD	JPEGE	PNGD	VDEC	VENC
Atlas 200/500 A2推理产品	√	√	√	√	√	√

父主题： 媒体数据处理V1

VPC图像处理典型功能

VPC（Vision Preprocessing Core）负责图像处理功能，支持对图片做抠图、缩放、格式转换等操作。关于VPC功能的详细介绍请参见功能说明，关于VPC功能对输入、输出的约束要求，请参见约束说明。

本节以抠图、缩放为例说明VPC图像处理时的接口调用流程，同时配合以下典型功能的示例代码辅助理解该接口调用流程：

• 图片缩放示例代码
• 格式转换示例代码
• 抠图（一图一框）示例代码
• 抠图缩放（一图一框）示例代码
• 抠图贴图（一图一框）示例代码
• 抠图贴图缩放（一图一框）示例代码
• 抠图贴图（一图多框）示例代码

接口调用流程（以抠图、缩放为例）

开发应用时，如果涉及抠图、缩放等图片处理，则应用程序中必须包含图片处理的代码逻辑，关于图片处理的接口调用流程，请先参见pyACL接口调用流程了解整体流程，再查看本节中的流程说明。

图1 抠图缩放流程

关键接口的说明如下（以抠图、缩放处理为例）：

1. 调用acl.media.dvpp_create_channel_desc接口创建通道描述信息。

2. 调用acl.media.dvpp_create_channel接口创建图片数据处理的通道。

3. 调用acl.media.dvpp_create_roi_config接口、acl.media.dvpp_create_resize_config接口分别创建抠图区域位置的配置、缩放配置。

4. 实现抠图、缩放功能前，若需要申请Device上的内存存放输入或输出数据，需调用acl.media.dvpp_malloc申请内存。

5. 执行抠图、缩放。

   • 关于抠图：

     • 调用acl.media.dvpp_vpc_crop_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。

       输出图片区域与抠图区域“crop_area”不一致时会对图片再做一次缩放操作。

     • 当前系统还提供了acl.media.dvpp_vpc_crop_and_paste_async异步接口，支持按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。

       • 抠图区域“crop_area”的宽高与贴图区域“paste_area”宽高不一致时会对图片再做一次缩放操作。
       • 如果用户需要将目标图片读入内存用于存放输出图片，将贴图区域叠加在目标图片上，则需要编写代码逻辑：在申请输出内存后，将目标图片读入输出内存。
   • 关于缩放：
     • 调用acl.media.dvpp_vpc_resize_async异步接口，将输入图片缩放到输出图片大小。
     • 缩放后输出图片内存根据YUV420SP格式计算，计算公式：对齐后的宽 * 对齐后的高 * 3 / 2。
   • 对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。

6. 调用acl.media.dvpp_free接口释放输入、输出内存。

7. 调用acl.media.dvpp_destroy_roi_config接口、acl.media.dvpp_destroy_resize_config接口分别销毁抠图区域位置的配置、缩放配置。

8. 调用acl.media.dvpp_destroy_channel接口销毁图片数据处理的通道。

   销毁图片数据处理的通道后，再调用acl.media.dvpp_destroy_channel_desc接口销毁通道描述信息。

图片缩放示例代码

• 调用acl.media.dvpp_create_channel接口创建图片数据处理的通道、调用acl.media.dvpp_destroy_channel接口销毁图片数据处理的通道。

• 调用acl.media.dvpp_vpc_resize_async异步接口，将输入图片缩放到输出图片大小。对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。

• 调用acl.media.dvpp_create_resize_config接口创建图片缩放配置数据。

  如果不想使用默认缩放算法，也可以调用acl.media.dvpp_set_resize_config_interpolation接口指定缩放算法。

您可以从获取样例中获取完整样例代码。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.ACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.创建图片缩放配置数据，不支持指定缩放算法，默认缩放算法为“最近邻插值”。<br># self.resize_config是acldvppResizeConfig类型。<br>self.resize_config = acl.media.dvpp_create_resize_config()<br># 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，self.dvpp_channel_desc是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 5.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 6.申请缩放输入内存，内存大小根据计算公式得出; w和h是输入图片的实际尺寸。<br>width_stride = ((w + 15) // 16) * 16<br>height_stride = ((h + 1) // 2) * 2<br>buffer_size = (width_stride * height_stride * 3) // 2<br>dev_in, ret = acl.media.dvpp_malloc(buffer_size )<br>self.dev_buffer['input_0'] = dev<br># 7.申请缩放输出内存，内存大小根据计算公式得出; w和h是输入图片的缩放尺寸。<br>width_stride = ((w + 15) // 16) * 16<br>height_stride = ((h + 1) // 2) * 2<br>buffer_size = (width_stride * height_stride * 3) // 2<br>dev_out, ret = acl.media.dvpp_malloc(buffer_size )<br>self.dev_buffer['output_0'] = dev<br># 8.创建缩放输入图片的描述信息，并设置各属性值。<br># self.input_desc是acldvppPicDesc类型。<br>self.input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(self.input_desc, buffer)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(self.input_desc, YUV420)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(self.input_desc, width)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(self.input_desc, height)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(self.input_desc, wstride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(self.input_desc, hstride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(self.input_desc, size)<br># 9.创建缩放输出图片的描述信息，并设置各属性值。<br># 如果缩放的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致。<br># self.output_desc是acldvppPicDesc类型。<br>self.output_desc= acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(self.output_desc, buffer)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(self.output_desc, YUV420)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(self.output_desc, width)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(self.output_desc, height)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(self.output_desc, wstride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(self.output_desc, hstride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(self.output_desc, size)<br># 10.执行异步缩放，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_resize_async(self.dvpp_channel_desc, self.input_desc,<br> self.output_desc, self.resize_config,<br> self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 11.缩放结束后，释放资源，包括缩放输入/输出图片的描述信息、缩放输入/输出内存。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.output_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer['input_0'] )<br>ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer['output_0'] )<br># 12.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

格式转换示例代码

格式转换支持以下两种实现方式：

• 在实现抠图、缩放等功能时，调用对应的接口（例如acl.media.dvpp_vpc_crop_async接口）时，通过将输入图片和输出图片的格式设置成不同的，达到转换图片格式的目的。
• 如果仅进行图片格式转换，也可以直接调用acl.media.dvpp_vpc_convert_color_async接口。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝编译运行，仅供参考。

<br> 1<br> 2<br> 3<br> 4<br> 5<br> 6<br> 7<br> 8<br> 9<br>10<br>11<br>12<br>13<br>14<br>15<br>16<br>17<br>18<br>19<br>20<br>21<br>22<br>23<br>24<br>25<br>26<br>27<br>28<br>29<br>30<br>31<br>32<br>33<br>34<br>35<br>36<br>37<br>38<br>39<br>40<br>41<br>42<br>43<br>44<br>45<br>46<br>47<br>48<br>49<br>50<br>51<br>52<br>53<br>54<br>55<br>56<br>57<br>58<br>59<br>60<br>61<br>62<br>63<br>64<br>65<br>66<br>67<br>68<br>69<br>70<br>71<br>72<br>73<br>74<br>75<br>76<br>77<br>78<br>79<br>80<br>81<br>82<br>83<br>84<br>85<br>86<br>87<br>88<br>

python<br>import acl<br># ......<br>ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE = 1<br>ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST = 2<br>PIXEL_FORMAT_YUV_400 = 0<br>PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420 = 1<br># 1.ACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(device_id)<br>context, ret = acl.rt.create_context(device_id)<br>stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvpp_channel_desc是acldvppChannelDesc类型。<br>dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 4.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(dvpp_channel_desc)<br># 5.申请输入内存。<br>input_width_stride = ((input_width + 15) // 16) * 16<br>input_height_stride = ((input_height + 1) // 2) * 2<br># input_width_stride、input_height_stride分别表示图片的对齐后宽、对齐后高，此处以YUV420SP格式的图片为例。<br>in_buffer_size = (input_width_stride * input_height_stride * 3) // 2<br>in_dev_buffer, ret = acl.media.dvpp_malloc(in_buffer_size)<br>np_yuv = np.fromfile(path, dtype=np.byte)<br>buffer_size = np_yuv.itemsize * np_yuv.size<br>bytes_data = np_yuv.tobytes()<br>np_yuv_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)<br>ret = acl.rt.memcpy(in_dev_buffer, buffer_size, np_yuv_ptr,<br> buffer_size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)<br># 6.申请色域转换输出内存。<br>output_width_stride = ((output_width + 15) // 16) * 16<br>output_height_stride = ((output_height + 1) // 2) * 2<br># output_width_stride、output_height_stride分别表示图片的对齐后宽、对齐后高，此处以YUV420SP格式的图片为例。<br>out_buffer_size = (output_width_stride * output_height_stride * 3) // 2<br>out_dev_buffer, ret = acl.media.dvpp_malloc(out_buffer_size)<br># 7.创建色域转换输入图片的描述信息，并设置各属性值。<br>input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(input_desc, in_dev_buffer)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(input_desc, PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(input_desc, input_width)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(input_desc, input_height)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(input_desc, input_width_stride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(input_desc, input_height_stride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(input_desc, in_buffer_size)<br># 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致。<br># 如果色域转换的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致。<br>output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(output_desc, out_dev_buffer)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(output_desc, PIXEL_FORMAT_YUV_400)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(output_desc, output_width)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(output_desc, output_height)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(output_desc, output_width_stride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(output_desc, output_height_stride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(output_desc, out_buffer_size)<br># 9.执行异步色域转换，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_convert_color_async(dvpp_channel_desc, input_desc,<br> output_desc, stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(stream)<br># 10.色域转换结束后，释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(output_desc)<br>np_output = np.zeros(out_buffer_size, dtype=np.byte)<br>bytes_data = np_output.tobytes()<br>np_output_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)<br># 将Device的处理结果数据传输到Host。<br>ret = acl.rt.memcpy(np_output_ptr, out_buffer_size, out_dev_buffer,<br> out_buffer_size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)<br>ret = acl.media.dvpp_free(in_dev_buffer)<br>ret = acl.media.dvpp_free(out_dev_buffer)<br># 11.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

抠图（一图一框）示例代码

调用acl.media.dvpp_vpc_crop_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。

您可以从获取样例中获取完整样例代码。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

<br> 1<br> 2<br> 3<br> 4<br> 5<br> 6<br> 7<br> 8<br> 9<br>10<br>11<br>12<br>13<br>14<br>15<br>16<br>17<br>18<br>19<br>20<br>21<br>22<br>23<br>24<br>25<br>26<br>27<br>28<br>29<br>30<br>31<br>32<br>33<br>34<br>35<br>36<br>37<br>38<br>39<br>40<br>41<br>42<br>43<br>44<br>45<br>46<br>47<br>48<br>49<br>50<br>51<br>52<br>53<br>54<br>55<br>56<br>57<br>58<br>59<br>

python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.指定抠图区域的位置、指定贴图区域的位置。<br># 按左上角为原点做偏移。w，h为图片原始宽高。<br>self.crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br># 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvpp_channel_desc 是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 5.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 6.创建输入输出图片的描述信息，并设置各属性值。<br>self.input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.input_desc is not None<br># 6.1 自定义方法 set_picture_desc 设置输入图片描述。<br># 根据计算公式计算内存大小存储图片数据，并设置到图片描述，同时设置其他属性。<br>self.set_picture_desc(self.input_desc, w, h, "input", 0)<br>self.output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.output_desc is not None<br># 6.2 自定义方法 set_picture_desc 设置输出图片描述。<br>out_buffer_size = self.set_picture_desc(self.output_desc, w // 2, h // 2, "output", 0)<br># 7.执行异步抠图，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_crop_async(self.dvpp_channel_desc, self.input_desc, self.output_desc, self.crop_area, self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 8.释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存、通道描述信息、通道等。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.output_desc)<br># dev_buffer是字典对象，存储device侧申请内存。<br>for key in self.dev_buffer.keys():<br> if self.dev_buffer[key]:<br> ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])<br>if self.dvpp_channel_desc:<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br># 9.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br># 10.pyACL去初始化。<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

抠图缩放（一图一框）示例代码

• 调用acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。

  调用acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_async接口实现抠图缩放时，支持指定缩放算法。

• 输出图片区域与抠图区域“crop_area”不一致时会对图片再做一次缩放操作。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.指定抠图区域的位置、指定贴图区域的位置。<br># 按左上角为原点做偏移。w，h为图片原始宽高。<br>self.crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br># 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvpp_channel_desc 是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 5.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 6.创建输入输出图片的描述信息，并设置各属性值。<br>self.input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.input_desc is not None<br># 6.1 自定义方法 set_picture_desc 设置输入图片描述。<br># 根据计算公式计算内存大小存储图片数据，并设置到图片描述，同时设置其他属性。<br>self.set_picture_desc(self.input_desc, w, h, "input", 0)<br>self.output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.output_desc is not None<br># 6.2 自定义方法 set_picture_desc 设置输出图片描述。<br>resize_width = w // 4<br>resize_height = h // 4<br>out_buffer_size = self.set_picture_desc(self.output_desc, resize_width, resize_height, "output", 0)<br># 7.执行异步抠图，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>self.resize_config = acl.media.dvpp_create_resize_config()<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_async(self.dvpp_channel_desc, self.input_desc,<br> self.output_desc, self.crop_area, self.resize_config,<br> self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 8.释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存、通道描述信息、通道等。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.output_desc)<br># dev_buffer是字典对象，存储device侧申请内存。<br>for key in self.dev_buffer.keys():<br> if self.dev_buffer[key]:<br> ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])<br>if self.dvpp_channel_desc:<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br># 9.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br># 10.pyACL去初始化。<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

抠图贴图（一图一框）示例代码

• 调用acl.media.dvpp_vpc_crop_and_paste_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。
• 抠图区域“crop_area”的宽高与贴图区域“paste_area”宽高不一致时会对图片再做一次缩放操作。
• 如果用户需要将目标图片读入内存用于存放输出图片，将贴图区域叠加在目标图片上，则需要编写代码逻辑：在申请输出内存后，将目标图片读入输出内存。

您可以从获取样例中获取完整样例代码。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请，包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.指定抠图区域的位置、指定贴图区域的位置。<br># 按左上角为原点做偏移。w，h为图片原始宽高。<br>self.crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br>self.paste_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br># 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvpp_channel_desc 是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 5.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 6.创建输入输出图片的描述信息，并设置各属性值。<br>self.input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.input_desc is not None<br># 6.1 自定义方法 set_picture_desc 设置输入图片描述。<br># 根据计算公式计算内存大小存储图片数据，并设置到图片描述，同时设置其他属性。<br>self.set_picture_desc(self.input_desc, w, h, "input", 0)<br>self.output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.output_desc is not None<br># 6.2 自定义方法 set_picture_desc 设置输出图片描述。<br>out_buffer_size = self.set_picture_desc(self.output_desc, w, h, "output", 0)<br># 7.执行异步抠图粘贴，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_crop_and_paste_async(self.dvpp_channel_desc,<br> self.input_desc, self.output_desc,<br> self.crop_area, self.paste_area,<br> self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 8.释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存、通道描述信息、通道等。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.output_desc)<br># dev_buffer是字典对象，存储device侧申请内存。<br>for key in self.dev_buffer.keys():<br> if self.dev_buffer[key]:<br> ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])<br>if self.dvpp_channel_desc:<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br># 9.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br># 10.pyACL去初始化。<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

抠图贴图缩放（一图一框）示例代码

• 调用acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_paste_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。

  调用acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_paste_async实现抠图缩放贴图时，支持指定缩放算法。

• 抠图区域“crop_area”的宽高与贴图区域“paste_area”宽高不一致时会对图片再做一次缩放操作。

• 如果用户需要将目标图片读入内存用于存放输出图片，将贴图区域叠加在目标图片上，则需要编写代码逻辑：在申请输出内存后，将目标图片读入输出内存。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请，包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvpp_channel_desc 是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 4.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 5.创建输出图片的描述信息，并设置各属性值。<br>self.output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.output_desc is not None<br>out_buffer_size = self.set_picture_desc(self.output_desc, w // 2, h // 2, "output", 0)<br># 6.创建输入图片的描述信息，并设置各属性值。<br>self.input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>assert self.input_desc is not None<br>self.set_picture_desc(self.input_desc, w, h, "input", 0)<br># 7.加载图片数据，并拷贝到Device侧。<br>np_yuv = np.fromfile(path, dtype=np.byte)<br>in_buffer_size = np_yuv.itemsize * np_yuv.size<br>bytes_data = np_yuv.tobytes()<br>np_yuv_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)<br>ret = acl.rt.memcpy(self.dev_buffer["input_0"], in_buffer_size, np_yuv_ptr,<br> in_buffer_size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)<br>assert ret == 0<br># 8.指定抠图、贴图区域的位置。<br>self.crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br>self.paste_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 4, w // 2 - 1, h // 4, h // 2 - 1)<br># 9.执行异步抠图贴图缩放。<br>self.resize_config = acl.media.dvpp_create_resize_config()<br>ret = acl.media.dvpp_vpc_crop_resize_paste_async(self.dvpp_channel_desc,<br> self.input_desc, self.output_desc,<br> self.crop_area, self.paste_area,<br> self.resize_config, self.stream)<br>assert ret == 0<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br>assert ret == 0<br># 10.将输出数据拷贝到Host侧。<br>np_output = np.zeros(out_buffer_size, dtype=np.byte)<br>bytes_data = np_output.tobytes()<br>np_output_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)<br>ret = acl.rt.memcpy(np_output_ptr, out_buffer_size, self.dev_buffer["output_0"],<br> out_buffer_size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)<br>assert ret == 0<br># 11.释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存、通道描述信息、通道等。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.input_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.output_desc)<br># dev_buffer是字典对象，存储device侧申请内存。<br>for key in self.dev_buffer.keys():<br> if self.dev_buffer[key]:<br> ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])<br>if self.dvpp_channel_desc:<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br># 12.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br># 13.pyACL去初始化。<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

抠图贴图（一图多框）示例代码

• 调用dvpp_vpc_batch_crop_and_paste_async异步接口，按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。
• 抠图区域“crop_area”的宽高与贴图区域“paste_area”宽高不一致时会对图片再做一次缩放操作。
• 如果用户需要将目标图片读入内存用于存放输出图片，将贴图区域叠加在目标图片上，则需要编写代码逻辑：在申请输出内存后，将目标图片读入输出内存。

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>self.stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.创建图片批处理输入输出描述。<br>self.out_batch_pic_desc = acl.media.dvpp_create_batch_pic_desc(self.out_batch_size)<br>self.in_batch_pic_desc = acl.media.dvpp_create_batch_pic_desc(self.in_batch_size)<br># 3.1 指定批量抠图区域的位置、指定批量贴图区域的位置。<br># 3.2 设置输入输出图片描述:如果抠图贴图的输出图片作为模型推理的输入，则输出图片的宽高要与模型要求的宽高保持一致。<br>for i in range(self.in_batch_size):<br> input_desc = acl.media.dvpp_get_pic_desc(self.in_batch_pic_desc, i)<br> assert input_desc is not None<br> # 申请内存并设置输出图片描述。<br> self.set_picture_desc(input_desc, w, h, "input", i)<br> # copy from host to device.<br> key = "input" + '_' + str(i)<br> ret = acl.rt.memcpy(self.dev_buffer[key], in_buffer_size, np_yuv_ptr,<br> in_buffer_size, 1)<br> assert ret == 0<br> # 创建roiNums,每张图对应需要抠图和贴图的数量。<br> roiList.append(self.out_batch_size // self.in_batch_size)<br>for i in range(self.out_batch_size):<br> output_desc = acl.media.dvpp_get_pic_desc(self.out_batch_pic_desc, i)<br> assert output_desc is not None<br> # 自定义方法申请内存并设置输出图片描述。<br> self.set_picture_desc(output_desc, w, h, "output", i)<br> if i == 0:<br> crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br> else:<br> crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(0, w - 1, h // 2, h - 1)<br> paste_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)<br> self.cropList.append(crop_area)<br> self.pasteList.append(paste_area)<br># 3.3 roiList,每张图对应需要抠图和贴图的数量。输出图片数相对输入多出来的，加到最后一张输入图片的输出。<br>total_num = 0<br>for i in range(self.in_batch_size):<br> total_num += roiList[i]<br>if self.out_batch_size % self.in_batch_size != 0:<br> roiList[-1] = self.out_batch_size - total_num + roiList[-1]<br># 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvppChannelDesc_是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 5.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 6.执行异步缩放，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>_, ret = acl.media.dvpp_vpc_batch_crop_and_paste_async(self.dvpp_channel_desc, self.in_batch_pic_desc,<br> roiList, self.out_batch_pic_desc, self.cropList,<br> self.pasteList, self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 7.释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存、通道描述信息、通道等。<br># 7.1 释放图片描述和批量图片描述。<br>self._free_pic_desc()<br>for i in range(len(self.cropList)):<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_roi_config(self.cropList[i])<br> assert ret == 0<br>for i in range(len(self.pasteList)):<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_roi_config(self.pasteList[i])<br> assert ret == 0<br>for key in self.dev_buffer.keys():<br> if self.dev_buffer[key]:<br> ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])<br># 7.2 销毁通道和通道描述。<br>if self.dvpp_channel_desc:<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br> ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br> assert ret == 0<br># 8.释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br>9.pyACL去初始化。<br>ret = acl.finalize()<br># ......<br>

父主题： 媒体数据处理V1

JPEGD图片解码

JPEGD（JPEG Decoder）负责完成图像解码功能，将.jpg、.jpeg、.JPG、.JPEG图片解码成YUV格式图片。关于JPEGD功能的详细介绍及约束请参见功能及约束说明。

本节介绍JPEGD图片解码的接口调用流程，同时配合示例代码辅助理解该接口调用流程。

接口调用流程

开发应用时，如果涉及对JPEG图片的解码，则应用程序中必须包含图片解码的代码逻辑，关于图片解码的接口调用流程，请先参见pyACL接口调用流程了解整体流程，再查看本节中的流程说明。

图1 JPEG图片解码

当前系统支持.jpg、.jpeg、.JPG、.JPEG图片的解码，针对不同的源图编码格式，输出不同编码格式的图片，关键接口的说明如下：

1. 调用acl.media.dvpp_create_channel_desc接口创建通道描述信息。

2. 调用acl.media.dvpp_create_channel接口创建图片数据处理的通道。

3. 实现JPEG图片解码功能前，若需要申请Device上的内存存放输入或输出数据，需调用acl.media.dvpp_malloc申请内存。

   在申请输出内存前，可根据存放JPEG图片数据的内存，调用acl.media.dvpp_jpeg_predict_dec_size接口预估JPEG图片解码后所需的输出内存的大小。

4. 调用acl.media.dvpp_jpeg_decode_async异步接口进行解码。

   对于异步接口，还需调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞程序运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。

5. 在解码结束后，需及时调用acl.media.dvpp_free接口释放输入、输出内存。

6. 调用acl.media.dvpp_destroy_channel接口销毁图片数据处理的通道。

   销毁图片数据处理的通道后，再调用acl.media.dvpp_destroy_channel_desc接口销毁通道描述信息。

示例代码

调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝运行，仅供参考。

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python<br>import acl<br># ......<br># 1.pyACL初始化。<br>ret = acl.init()<br># 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。<br>self.device_id = 0<br>ret = acl.rt.set_device(self.device_id)<br>context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)<br>stream, ret = acl.rt.create_stream()<br># 3.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，self.dvpp_channel_desc是acldvppChannelDesc类型。<br>self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()<br># 4.创建图片数据处理的通道。<br>ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)<br># 5.申请内存。<br># 加载 YUV格式的图片数据。<br># 申请Device内存inputDevBuff。<br># 将通过acl.rt.memcpy接口将Host的图片数据传输到Device，数据传输完成后，需及时释放Host内存。<br>np_jpg = np.fromfile(self.path, dtype=np.byte)<br>self.in_buffer_size = np_jpg.itemsize * np_jpg.size<br>bytes_data = np_jpg.tobytes()<br>np_jpg_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)<br>self.in_buffer_dev, ret = acl.media.dvpp_malloc(self.in_buffer_size)<br>ret = acl.rt.memcpy(self.in_buffer_dev, self.in_buffer_size, np_jpg_ptr,<br> self.in_buffer_size, 1)<br># 6 输出内存，按16对齐方式计算并申请Device内存self.out_buffer_dev,存放编码后的输出数据。<br>height_stride = ((h + 1) // 2) * 2<br>width_stride = ((w + 15) // 16) * 16<br># malloc for output<br>self.out_buffer_size = (width_stride * height_stride * 3) // 2<br>self.out_buffer_dev, ret = acl.media.dvpp_malloc(self.out_buffer_size)<br># 7. 创建解码输出图片的描述信息，设置各属性值。<br># 解码设置输出内存和size到图片描述，用于数据占位。<br>self.pic_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(self.pic_desc, self.out_buffer_dev)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(self.pic_desc, self.out_buffer_size)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(<br> self.pic_desc, PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(self.pic_desc, w)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(self.pic_desc, h)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(self.pic_desc, width_stride)<br>ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(self.pic_desc, height_stride)<br># 8. 执行异步解码，再调用acl.rt.synchronize_stream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。<br>ret = acl.media.dvpp_jpeg_decode_async(self.dvpp_channel_desc,<br> self.in_buffer_dev,<br> self.in_buffer_size,<br> self.pic_desc, self.stream)<br>ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)<br># 9. 解码结束后，释放资源，包括解码输出图片的描述信息、解码输出内存、通道描述信息、通道等。<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(self.pic_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_free(self.in_buffer_dev)<br>ret = acl.media.dvpp_free(self.out_buffer_dev)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)<br>ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)<br># 10. 释放运行管理资源。<br>ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)<br>ret = acl.rt.destroy_context(self.context)<br>ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)<br>ret = acl.finalize()<br># 11. pyACL去初始化。<br># ......<br>

父主题： 媒体数据处理V1

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