【寒武纪（4）】图像处理硬件加速，基于CNCVE

基本概念

1、handle 句柄标识不同任务

2、对于调用上，支持阻塞和非阻塞。使用bInstant标识。

3、查询query可以确认调用是否完成

4、及时刷新cache。CNCVE 硬件的唯一数据来源是DDR，防止CPU访问导致cache内存干扰，需要调用cnsysMacheOperate进行数据刷新从cache到DDR。

5、一个像素点位宽度64bit，包含RGB三个通道分量。

6、跨度stride，单位Byte，标识图像或则二维数据一行占用的字节数。基本上要求2Bytes 对齐。

模块加载

复制代码

insmod cn_cve.ko <pqrameters>

CVE的最小计算单位为Node。

resize 操作可能会使用几个Node。

使用实例

目标：调用相应的算子接口创建任务，指定bInstant类型，记录返回的handle号

步骤1：分配输入内存

步骤2：输入内存

步骤3：刷新cache

步骤4：分配输出内存

步骤5：输入内存置0

步骤6：刷新cache

步骤7：调用resize算子任务接口

步骤8：query查询任务是否结束

步骤9：释放内存

支持的功能

每个函数都有其特定的功能，总的来说，它们在图像处理的不同领域都有应用。以下是一些具体的功能说明：

c 复制代码

* `cnS32_t cncveAnd`，`cnS32_t cncveOr`，`cnS32_t cncveXor`：这些函数可能进行图像的逻辑运算，如按位与、按位或、按位异或。
* `cnS32_t cncveAdd`，`cnS32_t cncveSub`：这些函数可能进行图像的加法和减法操作。
* `cnS32_t cncveMul`：这个函数可能进行图像的乘法操作。
* `cnS32_t cncveDiv`：这个函数可能进行图像的除法操作。
* `cnS32_t cncveCmp`：这个函数可能进行图像的比较操作。
* `cnS32_t cncveNcc`：这个函数可能计算图像的归一化交叉相关（normalized cross-correlation）。
* `cnS32_t cncveAbs`：这个函数可能计算图像的绝对值。
* `cnS32_t cncveRightshift`：这个函数可能进行图像的右移操作。
* `cnS32_t cncveLog2`：这个函数可能计算图像的对数。
* `cnS32_t cncveThresh`，`cnS32_t cncveThreshS16`，`cnS32_t cncveThreshU16`：这些函数可能进行图像的阈值操作，用于分割图像的不同部分。
* `cnS32_t cncve16BitTo8Bit`：这个函数可能将16位的图像转换为8位的图像。
* `cnS32_t cncveInteg`：这个函数可能计算图像的积分图（integral image）。
* `cnS32_t cncveHist`：这个函数可能计算图像的直方图。
* `cnS32_t cncveEqualizeHist`：这个函数可能进行图像的直方图均衡化操作。
* `cnS32_t cncveMap`：这个函数可能进行图像的映射操作。
* `cnS32_t cncveFilter`：这个函数可能进行图像的滤波操作。
* `cnS32_t cncveSobel`：这个函数可能进行图像的Sobel滤波操作，用于边缘检测。
* `cnS32_t cncveMagAndAng`：这个函数可能计算图像的幅度和角度信息。
* `cnS32_t cncveNormGrad`：这个函数可能计算图像的归一化梯度信息。
* `cnS32_t cncveCannyHysEdge`，`cnS32_t cncveCannyEdge`：这些函数可能进行Canny边缘检测操作。
* `cnS32_t cncveStCandiCorner`：这个函数可能检测图像中的角点。
* `cnS32_t cncveOrdStatFilter`：这个函数可能进行有序统计滤波操作。
* `cnS32_t cncveLbp`：这个函数可能进行LBP（Local Binary Pattern）特征提取操作。
* `cnS32_t cncveDilate`，`cnS32_t cncveErode`：这些函数可能进行图像的膨胀和腐蚀操作。
* `cnS32_t cncveSad`：这个函数可能计算图像的SAD（Sum of Absolute Differences）值。

* `cnS32_t cncveAreaStat`：这个函数可能计算图像的面积统计信息。这可能包括像素数量、像素面积等。
* `cnS32_t cncveMse`：这个函数可能计算图像的均方误差（Mean Squared Error）。MSE是一种衡量图像相似度或质量的指标，常用于图像压缩或重建的评价。
* `cnS32_t cncveCsc`：这个函数可能进行颜色校正和标准化（Color Correction and Scaling）。这可能涉及到将图像的颜色和亮度进行转换或调整，以适应特定的应用需求。
* `cnS32_t cncveFilterAndCsc`：这个函数可能同时进行滤波和颜色校正和标准化。这可能涉及到先对图像进行滤波处理（例如平滑或锐化），然后再进行颜色校正和标准化。
* `cnS32_t cncveCcl`：这个函数可能进行连通组件标记（Connected Component Labeling）。这可能用于识别和标记图像中的不同区域或对象。
* `cnS32_t cncveResize`：这个函数可能改变图像的大小或缩放图像。这可能涉及到扩大或缩小图像的尺寸，以适应不同的应用需求。
* `cnS32_t cncvelkOpticalFlowPyr`：这个函数可能进行光流场估计（Optical Flow estimation）。这可能用于计算机视觉中的运动估计和追踪任务。
* `cnS32_t cncveQuery`：这个函数可能查询或检索图像的特定信息。这可能包括查询图像的属性、状态或位置信息等。

（正文结束）