ops-cv：异构计算计算机视觉算子库深度解析

九.九2026-02-11 14:53

在当今数字世界中，图像和视频数据无处不在，它们是人工智能感知世界、理解世界的基础。计算机视觉（Computer Vision, CV）技术，作为人工智能的重要分支，正深刻改变着我们的生活，从智能手机的人脸识别、自动驾驶的视觉感知，到工业质检的缺陷检测和医学影像分析，CV 应用的需求呈现爆炸式增长。然而，这些应用往往面临着巨大的计算挑战：高分辨率图像和视频的处理、复杂深度学习模型的推理，以及日益严苛的实时性要求，这些都对计算平台提出了极高的性能要求。

异构计算处理器凭借其专为并行计算和AI任务设计的架构，成为加速计算机视觉应用的关键力量。它通过集成的专用计算单元和高带宽内存，能够以极高的效率处理视觉数据。ops-cv 仓库正是在此背景下应运而生，它提供了一套高度优化、性能卓越的计算机视觉算子库。这些算子是针对异构计算处理器量身定制的，覆盖了图像/视频的解码、预处理、核心视觉算法、以及深度学习模型推理后的后处理等多个环节。ops-cv 旨在为开发者提供高性能、易用且兼容性强的视觉处理基础组件，从而简化异构计算AI应用的开发流程，加速视觉AI技术的创新和落地。

核心资源链接：

计算机视觉技术是人工智能领域最为活跃和应用最广泛的分支之一。无论是图像识别、目标检测、语义分割，还是视频分析、人脸识别，其核心都离不开对视觉数据的高效处理。随着深度学习模型的复杂度不断提升，以及对实时性、功耗的更高要求，如何将这些复杂的视觉算法高效地运行在特定的硬件平台上，成为了一个关键的技术瓶颈。异构计算处理器以其强大的并行处理能力，成为加速这些视觉任务的理想选择。

ops-cv (Operators for Computer Vision，计算机视觉算子) 正是为了充分发挥异构计算处理器在视觉处理方面的优势而设计的。它是一个包含了大量预优化、高性能计算机视觉算子的库。这些算子覆盖了从最基础的图像处理操作（如缩放、裁剪、色彩空间转换）到复杂的特征提取和AI模型预/后处理。ops-cv 的核心目标是提供一套"开箱即用"的高性能视觉处理组件，让开发者能够：

  • 加速视觉应用开发 ：无需从头实现和优化基础视觉算法，直接调用 ops-cv 中经过深度优化的算子。
  • 最大化硬件性能：每个算子都针对异构计算处理器的架构特性进行精心优化，确保高效利用硬件资源。
  • 构建端到端高效流水线：为视觉AI模型提供从数据输入到输出的全链路高性能支持，减少数据在不同处理阶段之间的传输开销和格式转换。

一、 ops-cv 的核心定位与视觉计算挑战

ops-cv 在异构计算AI生态中扮演着基础且核心的角色，旨在解决计算机视觉领域日益增长的性能挑战。

1.1 计算机视觉的计算密集性

现代计算机视觉应用，无论是传统的图像处理还是基于深度学习的AI视觉，都具有显著的计算密集性：

  • 高分辨率与高帧率数据：处理4K甚至8K的图像或高帧率的视频流，意味着每一帧都包含海量像素，需要极大的计算带宽和内存带宽来处理。
  • 复杂算法的计算开销 ：
    • 传统图像处理：边缘检测、特征提取、图像配准等算法，涉及大量的像素级操作、卷积运算和矩阵计算。
    • 深度学习模型：卷积神经网络、Transformer等模型，其前向推理包含数十亿次的浮点运算。
  • 实时性要求：自动驾驶、智能监控、增强现实等应用对处理延迟有严格限制，需要毫秒级的响应速度。

1.2 异构计算处理器在CV的优势

异构计算处理器专为并行计算和AI加速而设计，为解决视觉计算挑战提供了独特的优势：

  • 强大的并行处理能力：异构计算处理器内部通常集成了大量的计算核心（如张量核、向量处理单元），能够同时处理图像/视频中的多个像素、多个通道或多个批次数据，实现高度并行化，显著提升计算吞吐量。
  • 专用硬件加速单元：通常配备专用于图像和视频处理的硬件模块（如图像信号处理器ISP、视频编解码器VDEC/VENC），能够以极高效率完成编解码、缩放、色彩转换等基础操作，大幅减轻通用计算核心的负担。
  • 高带宽内存：配备高带宽内存（如 HBM），能够满足高分辨率视觉数据吞吐对内存带宽的严苛需求，避免数据传输成为瓶颈。

1.3 ops-cv 的使命：释放硬件潜力，加速CV应用

ops-cv 的核心使命在于通过提供一套针对异构计算处理器高度优化的算子库，解决计算机视觉领域的性能瓶颈：

  • 提供高性能的基础组件：将常见的图像处理和视觉AI预处理/后处理操作封装成高效算子，让开发者无需自行优化底层实现。
  • 实现硬件感知优化：每个算子都充分利用异构计算处理器的独特架构（如内存访问模式、专用指令集），以达到最佳性能。
  • 构建高效的AI视觉流水线 ：通过提供与深度学习模型推理无缝衔接的算子，ops-cv 帮助开发者构建端到端、高效率的AI视觉处理流水线。

二、 基础图像与视频处理算子集

ops-cv 提供了一系列经过精心优化、高效执行的基础图像与视频处理算子，这些是构建任何复杂视觉应用的基础。

2.1 图像变换与几何校正

图像变换是视觉处理中不可或缺的步骤，ops-cv 提供了高度优化的变换算子：

  • 缩放 (Resize)：支持多种插值算法（如双线性、双三次插值、最近邻），针对不同精度和性能需求提供选项。这些算子通过并行计算和内存访问优化，能够以极高速度处理大尺寸图像的缩放，满足实时AI推理的预处理要求。
  • 裁剪 (Crop)：提供灵活的裁剪功能，支持从图像中提取特定区域。结合缩放操作，可以高效实现目标检测模型中的 ROI (Region of Interest) 提取或数据增强。
  • 旋转与翻转 (Rotate & Flip) ：支持图像的任意角度旋转和水平/垂直翻转。这些操作广泛应用于数据增强、图像校正等场景，ops-cv 确保它们在异构计算处理器上以最佳性能执行。

2.2 像素级操作与色彩空间转换

在图像处理中，像素级别的操作和色彩空间的转换是常见的需求，ops-cv 提供了高效的实现：

  • 色彩空间转换 (Color Space Conversion) ：
    • 支持常见的色彩空间转换，如 YUV 到 RGB、RGB 到 BGR、Grayscale 等。
    • 特别是针对视频流，通常从 YUV 格式解码，需要高效转换为 RGB 才能送入深度学习模型，ops-cv 提供了硬件加速的 YUV-to-RGB 转换算子，支持多种 YUV 格式（如 NV12、NV21）。
  • 归一化与标准化 (Normalization & Standardization) ：对图像像素值进行均值减法、方差除法、Min-Max 归一化等操作，这些是深度学习模型预处理中必不可少的步骤。ops-cv 提供了高效的元素级并行算子，支持不同的缩放因子和偏移量。
  • 通道操作 (Channel Operations)：支持通道分离、通道合并、通道重排等操作，满足不同深度学习模型对输入通道顺序（如 NCHW, NHWC）的要求。

2.3 图像滤波与增强算子

图像滤波是去除噪声、增强图像特征的重要手段，ops-cv 提供了优化后的经典滤波和增强算子：

  • 高斯滤波 (Gaussian Blur) ：用于图像平滑和去噪，ops-cv 提供了经过优化的卷积实现，能够高效处理不同大小的卷积核。
  • 均值滤波 (Mean Blur)：另一种常见的平滑滤波器。
  • 边缘检测 (Edge Detection)：提供如 Sobel、Canny 等经典边缘检测算子，用于提取图像中的轮廓信息。
  • 对比度/亮度调整 (Contrast/Brightness Adjustment)：用于图像的视觉增强，可应用于显示优化或数据增强。

三、 深度学习视觉模型的前后处理加速

ops-cv 在深度学习视觉模型的前后处理环节发挥着关键作用，其高性能算子能够显著提升端到端AI推理的效率。

3.1 高吞吐数据输入与预处理

在AI推理中，原始图像/视频数据需要经过一系列预处理才能输入模型，ops-cv 提供了加速这些过程的算子：

  • 硬件加速解码 (Hardware Accelerated Decoding) ：对于视频流输入，ops-cv 支持调用异构计算处理器内置的视频解码器，直接将H.264、H.265等编码格式的视频帧解码到设备内存中，避免CPU负载和数据传输开销。
  • 批量预处理 (Batch Preprocessing)：支持将多张图像同时进行预处理（如缩放、归一化），并打包成一个批次（Batch）输入模型，充分利用异构计算处理器的并行计算能力，提高吞吐量。
  • 灵活的数据格式转换：支持多种图像数据格式之间的转换，如从 UINT8 到 FP32、从 HWC 到 CHW，确保数据格式与深度学习模型的输入要求完全匹配，减少不必要的内存拷贝。

3.2 与模型推理的无缝衔接

ops-cv 的算子设计考虑了与深度学习模型推理引擎（如 Graph Engine）的紧密结合：

  • 内存零拷贝/直接映射：预处理算子的输出可以直接作为模型推理的输入，尽可能避免数据在内存中的频繁拷贝。在某些情况下，甚至可以直接在设备内存上进行操作，实现"零拷贝"的数据流。
  • 统一的Tensor表示 ：ops-cv 的算子与异构计算处理器软件栈的统一 Tensor (张量) 表示兼容，确保数据结构的一致性，方便数据在预处理、模型推理和后处理之间传递。
  • 算子融合潜力 ：ops-cv 中的部分预处理算子有可能在模型编译时与深度学习模型的推理图进行融合，形成更大的、更高效的计算单元，进一步减少内存访问和 kernel 启动开销。

3.3 推理结果的后处理加速

AI模型推理完成后，通常还需要一系列后处理才能得到最终的应用结果，ops-cv 同样提供了加速算子：

  • 非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) ：在目标检测任务中，NMS 用于去除重复的边界框，是推理后处理的关键步骤。ops-cv 提供了高效的 NMS 算子，支持在异构计算处理器上并行执行。
  • 坐标转换与映射：将模型输出的相对坐标或特征图坐标，转换回原始图像的像素坐标，方便结果的显示和可视化。
  • 结果可视化叠加：支持将检测框、分割掩码等AI结果叠加到原始图像上，用于调试、演示或最终的应用输出。这些操作也经过优化，能够高效完成。

四、 硬件感知优化与性能极致化

ops-cv 的卓越性能源于其对异构计算处理器硬件特性的深度理解和精细优化，以及与整个软件栈的紧密协同。

4.1 内存访问与数据排布优化

在处理海量视觉数据时，高效的内存管理和数据访问模式至关重要：

  • 数据缓存优化 ：ops-cv 的算子设计充分考虑了异构计算处理器内部多级缓存的特性，优化数据访问模式，提高缓存命中率，减少对高带宽内存 (HBM) 的访问次数。
  • 数据排布优化：根据异构计算处理器的特点，选择最适合的数据存储格式。例如，对于卷积运算，可能会采用特定的分块排布（如 NC1HWC0）以匹配张量核的计算模式，从而最大化计算效率。
  • 片上内存 (On-chip Memory) 利用：优先将算子计算所需的中间数据存储在异构计算处理器片上更快的内存中（如通用缓冲 UB、共享内存 SMEM），以减少 HBM 访问延迟。

4.2 专用计算单元的精细调度

异构计算处理器通常包含多种计算单元，ops-cv 能够智能地调度这些单元以实现最佳性能：

  • 图像信号处理器 (ISP) 或视频处理单元 (VPU) 利用 ：对于图像解码、缩放、色彩空间转换等操作，ops-cv 能够调用异构计算处理器内部的专用硬件模块，实现超高效率和低功耗。
  • 张量核 (Tensor Core) 与向量处理单元 (Vector Unit) 协同 ：对于卷积、矩阵乘法等密集型计算，调度张量核进行加速；对于像素级操作、激活函数等向量化计算，调度向量处理单元。ops-cv 精心协调这些单元的工作，确保任务负载均衡。
  • 并行计算与流水线化 ：ops-cv 的算子实现利用异构计算处理器的多核特性，将任务分解成多个并行子任务，并采用流水线技术，使得不同的处理阶段能够同时进行，从而提高整体吞吐量。

4.3 与运行时系统及编译器的协同

ops-cv 并非孤立运行，而是与异构计算AI软件栈的其他核心组件紧密协同：

  • 与运行时系统 (Runtime) 接口 ：ops-cv 通过异构计算处理器的 runtime 接口（例如 https://atomgit.com/cann/runtime）与硬件进行交互，管理设备内存、提交算子任务、进行同步操作，确保操作的正确性和高效性。
  • 与 Graph Engine (GE) 的深度融合 ：在模型编译时，GE 能够识别并融合 ops-cv 中的算子，将它们作为计算图的一部分进行整体优化，形成端到端的定制化流水线，进一步提升性能。
  • 统一的开发套件 asc-devkit ：ops-cv 作为 asc-devkit (例如 https://atomgit.com/cann/asc-devkit) 的重要组成部分，开发者可以使用 asc-devkit 提供的工具链，将 ops-cv 算子与其他自定义算子、模型推理一起，进行统一的开发、调试和优化。

五、 开发者友好性与生态赋能

ops-cv 不仅关注性能，也注重提供友好的开发体验，并积极融入到异构计算AI的生态体系中。

5.1 易用编程接口与灵活集成

ops-cv 致力于提供简洁、直观的编程接口，降低开发者的使用门槛：

  • C++ API 为主 ：为了实现极致性能和细粒度控制，ops-cv 通常提供 C++ 编程接口，方便深度学习框架、高性能计算库以及应用程序直接调用。
  • Python 绑定支持 ：为了方便 AI 算法工程师进行快速原型开发、模型验证和脚本集成，ops-cv 也可能提供 Python 语言绑定，使得开发者可以在 Python 环境中方便地调用这些高性能算子。
  • 模块化设计：算子库被划分为不同的功能模块（如图像几何变换、色彩处理、AI预处理等），每个算子都有清晰的输入输出定义和参数选项，方便开发者按需选择和组合。

5.2 性能分析与调试支持

为了帮助开发者高效地开发和优化视觉应用，ops-cv 提供或集成了强大的工具：

  • 性能剖析器 (Profiler) 集成 ：ops-cv 的算子执行可以被异构计算生态的统一性能剖析工具捕捉和分析。开发者可以通过时间线视图、热点分析等功能，查看每个 ops-cv 算子的执行时间、内存使用、计算单元利用率等关键指标。
  • 调试工具链 ：当开发者在集成 ops-cv 算子时遇到问题，可以通过异构计算平台的调试工具，对算子的输入输出数据进行检查，定位问题根源，确保数据流的正确性。
  • 日志与错误报告：算子在执行过程中会生成详细的日志信息，并在出现错误时提供清晰的错误报告，帮助开发者快速诊断问题。

5.3 广泛的应用场景支持

ops-cv 的通用性和高效性，使其能够广泛应用于各种视觉AI场景：

  • AI推理服务：作为高性能预处理和后处理的基石，支撑云端和边缘设备上的实时AI推理服务，如人脸识别、目标跟踪、行为分析等。
  • 智能视频分析：为智能监控、视频会议、广电内容分析等场景提供高效的视频帧处理、特征提取能力。
  • 工业自动化与质检：在工业生产线上，对高速相机捕获的图像进行实时处理和分析，实现产品缺陷检测、尺寸测量等功能。
  • 计算摄影与图像增强：在手机、相机等设备中，实现图像的实时增强、去噪、HDR 处理等。

六、 未来展望与持续创新

ops-cv 将持续演进，以适应计算机视觉技术和异构计算硬件不断发展的趋势，迎接未来的挑战。

6.1 支持新型视觉任务与算法

随着计算机视觉领域的不断发展，新的视觉任务和算法层出不穷，ops-cv 将持续扩展其算子集：

  • 3D 视觉处理 ：随着深度相机、激光雷达等设备的应用，ops-cv 将探索对点云数据、体素数据等 3D 视觉数据处理算子的支持，例如点云配准、特征提取等。
  • 多模态融合：支持图像与文本、图像与传感器数据等多模态数据的融合处理算子，以满足更复杂的感知需求。
  • 自监督学习与生成模型：针对这些新兴的AI模型，提供更高效的数据增强、特征编码和解码算子。

6.2 深度融合异构硬件特性

异构计算处理器硬件将持续创新，ops-cv 也将紧密跟随，深度利用最新的硬件能力：

  • 新型指令集与计算单元：及时适配和利用异构计算处理器新引入的指令集和专用计算单元，进一步提升算子的性能和能效比。
  • 更灵活的内存层次结构：针对异构计算处理器内存层次结构（如更多层级的缓存、更复杂的片上内存）的变化，优化数据管理和访问策略。
  • 与其他硬件模块的协同：例如，与更强大的图像信号处理器 (ISP) 深度融合，实现更复杂的图像前处理和增强功能。

6.3 智能化与自动化优化

未来的 ops-cv 将探索如何通过智能化手段，进一步提升算子性能和易用性：

  • 自动算子生成与优化 (Auto-Tuning)：利用机器学习和启发式算法，针对不同的硬件配置和输入数据，自动搜索和生成最优的算子实现代码和参数。
  • 动态图与实时优化：探索在运行时根据输入数据特性、模型结构等动态调整算子执行策略，实现自适应性能优化。
  • 用户自定义算子的简化：通过提供更高级的 DSL 或图形化界面，进一步简化开发者自定义算子的流程，降低开发难度。

七、 总结：ops-cv 构筑异构计算AI视觉的基石

ops-cv 仓库作为异构计算AI软件栈中至关重要的计算机视觉算子库，其核心价值在于它为上层AI应用和框架提供了与异构计算处理器交互的高性能、高效率、高稳定性的视觉处理基础组件。它不仅仅是一个简单的工具库，更是一个承载着硬件优化智慧的集合，成功地将复杂的计算机视觉算法转化为可以在异构计算处理器上高效运行的模块。

ops-cv 的核心贡献体现在：

  • 极致的性能表现：每个算子都针对异构计算处理器的架构特性进行了深度优化，确保在图像/视频处理和AI推理前后处理环节达到业界领先的性能。
  • 全面的功能覆盖：从基础的图像变换、像素操作到AI模型的预处理和后处理，提供了丰富的算子选择，满足多样化的视觉应用需求。
  • 加速AI应用开发与落地 ：通过提供易用、高效的算子，ops-cv 极大简化了开发者在异构计算平台上构建和部署AI视觉应用的流程，缩短了产品上市时间。

展望未来，随着AI模型和硬件技术的不断演进，ops-cv 将持续作为推动计算机视觉技术发展的核心驱动力。它将不断完善自身，以支持更先进的视觉算法、更复杂的应用场景和更广泛的开发者社区，赋能千行百业的智能化转型，让AI的视觉感知能力无处不在。

以下是一个概念性的 C++ 代码片段 ，用于说明开发者如何通过 ops-cv 提供的 API 来执行一个常见的图像预处理流水线 ，例如图像解码、缩放、色彩空间转换和归一化，以准备输入给深度学习模型。这个例子旨在体现 ops-cv 作为算子库的抽象理念，展示如何调用其优化算子，而非实际可编译运行的"实战代码"。

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <memory>    // For std::shared_ptr
#include <stdexcept> // For std::runtime_error

// 假设 ops_cv_api 命名空间提供了 ops-cv 计算机视觉算子库的核心服务接口
namespace ops_cv_api {

// 概念性数据类型枚举，表示张量中的数据类型
enum class DataType {
    UINT8,   // 8位无符号整型，常用于原始图像数据
    FP16,    // 半精度浮点，常用于AI模型推理
    FP32     // 单精度浮点，通用数据类型
};

// 概念性色彩空间枚举
enum class ColorSpace {
    YUV_NV12, // 常见的YUV格式，常用于视频解码输出
    RGB,      // 红绿蓝，常用于深度学习模型输入
    BGR,      // 蓝绿红，OpenCV常用格式
    GRAY      // 灰度图
};

// 概念性图像帧或张量数据结构
// 假定数据已经位于异构计算处理器的设备内存中
class ImageTensor {
public:
    ImageTensor(int width, int height, int channels, DataType type, ColorSpace color_space)
        : width_(width), height_(height), channels_(channels), type_(type), color_space_(color_space) {
        size_t element_size = 0;
        if (type == DataType::UINT8) element_size = 1;
        else if (type == DataType::FP16) element_size = 2;
        else if (type == DataType::FP32) element_size = 4;
        else throw std::runtime_error("Unsupported DataType for ImageTensor.");

        size_bytes_ = width_ * height_ * channels_ * element_size;

        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Creating ImageTensor (" << width_ << "x" << height_ << "x" << channels_
                  << ") of type " << static_cast<int>(type_) << " and color space " << static_cast<int>(color_space_)
                  << " - size " << size_bytes_ << " bytes." << std::endl;
        // 实际会通过底层 runtime API 在设备上分配内存
        // device_data_ptr_ = some_runtime_alloc(size_bytes_);
    }

    ~ImageTensor() {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Destroying ImageTensor." << std::endl;
        // 实际会通过底层 runtime API 释放设备内存
        // some_runtime_free(device_data_ptr_);
    }

    // 概念性函数：将主机数据拷贝到设备 ImageTensor 对应的内存区域
    // 实际会调用底层 API（如 rtMemcpy）执行数据传输
    template<typename HostType>
    void CopyFromHost(const std::vector<HostType>& host_data) {
        if (host_data.size() * sizeof(HostType) != size_bytes_) {
            throw std::runtime_error("ERROR: Host data size mismatch for ImageTensor copy.");
        }
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Copying " << size_bytes_ << " bytes from host to device ImageTensor." << std::endl;
    }

    int GetWidth() const { return width_; }
    int GetHeight() const { return height_; }
    int GetChannels() const { return channels_; }
    DataType GetDataType() const { return type_; }
    ColorSpace GetColorSpace() const { return color_space_; }
    size_t GetSizeBytes() const { return size_bytes_; }

private:
    int width_, height_, channels_;
    DataType type_;
    ColorSpace color_space_;
    size_t size_bytes_;
    // void* device_data_ptr_; // 概念性设备内存指针
};

// --------------------------------------------------------------------------------------
// ops-cv 算子接口概念性定义
// --------------------------------------------------------------------------------------

// 概念性设备任务流
class DeviceStream {
public:
    DeviceStream(int device_id) : device_id_(device_id) {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: DeviceStream created for device " << device_id_ << "." << std::endl;
        // 实际会调用底层 API 创建一个设备任务流
    }
    ~DeviceStream() {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: DeviceStream destroyed for device " << device_id_ << "." << std::endl;
        // 实际会调用底层 API 销毁设备任务流
    }

    void Synchronize() {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Synchronizing tasks on device " << device_id_ << " stream." << std::endl;
        // 实际会调用底层 runtime API 等待此流上的所有任务完成
    }
private:
    int device_id_;
};

// 硬件加速的视频解码器 (概念性)
class VideoDecoder {
public:
    VideoDecoder(int device_id) : device_id_(device_id) {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Initializing Hardware Video Decoder on device " << device_id_ << "." << std::endl;
    }
    // 解码一帧视频
    std::shared_ptr<ImageTensor> DecodeFrame(const std::vector<uint8_t>& encoded_frame_data,
                                             int target_width, int target_height, DeviceStream& stream) {
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Submitting video frame decoding to hardware on stream. Size: "
                  << encoded_frame_data.size() << " bytes." << std::endl;
        // 实际会调用底层 VDEC 硬件接口进行解码，输出到设备内存
        return std::make_shared<ImageTensor>(target_width, target_height, 3, DataType::UINT8, ColorSpace::YUV_NV12);
    }
private:
    int device_id_;
};

// ops-cv: 缩放算子 (Resize)
// src: 源图像张量
// dst: 目标图像张量 (预分配)
// stream: 设备任务流
int cvResize(const ImageTensor& src, ImageTensor& dst, DeviceStream& stream) {
    std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Calling cvResize from " << src.GetWidth() << "x" << src.GetHeight()
              << " to " << dst.GetWidth() << "x" << dst.GetHeight() << " on stream." << std::endl;
    // 实际会调用高度优化的设备端 Resize Kernel
    return 0;
}

// ops-cv: 色彩空间转换算子 (Color Space Conversion)
// src: 源图像张量
// dst: 目标图像张量 (预分配)
// target_color_space: 目标色彩空间
// stream: 设备任务流
int cvCvtColor(const ImageTensor& src, ImageTensor& dst, ColorSpace target_color_space, DeviceStream& stream) {
    std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Calling cvCvtColor from " << static_cast<int>(src.GetColorSpace())
              << " to " << static_cast<int>(target_color_space) << " on stream." << std::endl;
    // 实际会调用高度优化的设备端 Color Conversion Kernel
    return 0;
}

// ops-cv: 归一化算子 (Normalize)
// src: 源图像张量 (通常是 FP32/FP16)
// dst: 目标图像张量 (预分配)
// mean_val: 均值
// std_val: 标准差
// stream: 设备任务流
int cvNormalize(const ImageTensor& src, ImageTensor& dst, float mean_val, float std_val, DeviceStream& stream) {
    std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Calling cvNormalize with mean " << mean_val
              << ", std " << std_val << " on stream." << std::endl;
    // 实际会调用高度优化的设备端 Normalize Kernel
    return 0;
}

} // namespace ops_cv_api

// 演示如何使用 ops-cv 算子构建一个概念性预处理流水线
void demonstrate_ops_cv_pipeline() {
    std::cout << "\n--- ops-cv 计算机视觉算子概念性使用演示 ---\n" << std::endl;

    try {
        // 1. 创建一个设备任务流
        ops_cv_api::DeviceStream stream(0); // 在设备 0 上创建流

        // 2. 模拟从摄像头/文件获取一帧编码视频数据
        std::vector<uint8_t> encoded_video_frame(1024 * 768 / 2); // 假设是 1024x768 的 YUV420P 帧数据
        // ... 实际这里会从输入源读取数据
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Simulated encoded video frame data prepared." << std::endl;

        // 3. 使用硬件加速解码器解码视频帧
        ops_cv_api::VideoDecoder decoder(0);
        auto decoded_yuv_frame = decoder.DecodeFrame(encoded_video_frame, 1024, 768, stream);

        // 4. 准备目标张量，用于缩放、色彩转换和归一化
        // 假设 AI 模型需要 224x224 的 RGB FP32 输入
        int target_model_width = 224;
        int target_model_height = 224;

        // 创建一个用于 RGB 转换后的张量
        ops_cv_api::ImageTensor resized_rgb_frame(target_model_width, target_model_height, 3,
                                                  ops_cv_api::DataType::UINT8, ops_cv_api::ColorSpace::RGB);
        // 创建一个用于最终归一化后的张量 (FP32)
        ops_cv_api::ImageTensor final_model_input(target_model_width, target_model_height, 3,
                                                   ops_cv_api::DataType::FP32, ops_cv_api::ColorSpace::RGB);

        // 5. 调用 ops-cv 算子执行预处理流水线
        // 步骤 5.1: YUV -> RGB 转换 (同时进行缩放)
        // 注意：在实际的 ops-cv 中，可能会有直接支持 YUV->RGB+Resize 融合的算子，这里为了演示拆开
        // 概念性地创建一个临时张量用于缩放
        ops_cv_api::ImageTensor temp_resized_yuv(target_model_width, target_model_height, 3, // 假设YUV通道数调整为3
                                                 ops_cv_api::DataType::UINT8, ops_cv_api::ColorSpace::YUV_NV12);
      
        // 先进行缩放操作 (如果原始帧分辨率过大)
        if (decoded_yuv_frame->GetWidth() != target_model_width || decoded_yuv_frame->GetHeight() != target_model_height) {
            ops_cv_api::cvResize(*decoded_yuv_frame, temp_resized_yuv, stream);
        } else {
            // 如果不需要缩放，直接使用解码后的帧
            // 在实际代码中，这里可能需要将decoded_yuv_frame的device_data_ptr_指向temp_resized_yuv的内存，或进行拷贝
            // 这里为了概念性演示，假设可以直接传递
            std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Skipping resize, using decoded frame directly." << std::endl;
        }

        // 进行色彩空间转换
        ops_cv_api::cvCvtColor(temp_resized_yuv, resized_rgb_frame, ops_cv_api::ColorSpace::RGB, stream);

        // 步骤 5.2: 归一化 (转换为 FP32 并进行均值方差归一化)
        // 假设均值和标准差
        float mean_val = 127.5f;
        float std_val = 127.5f;
        ops_cv_api::cvNormalize(resized_rgb_frame, final_model_input, mean_val, std_val, stream);

        // 6. 同步任务流，确保所有预处理操作完成
        stream.Synchronize();
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: All preprocessing operations completed on device." << std::endl;

        // 至此，final_model_input 张量中就包含了可以送入深度学习模型推理的数据
        std::cout << "[ops-cv-API] INFO: Final model input tensor ready: "
                  << final_model_input.GetWidth() << "x" << final_model_input.GetHeight() << "x"
                  << final_model_input.GetChannels() << ", Type: FP32, ColorSpace: RGB." << std::endl;

    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "演示过程中发生错误: " << e.what() << std::endl;
    }

    std::cout << "\n--- ops-cv 计算机视觉算子概念性使用演示完成 ---\n" << std::endl;
}

int main() {
    demonstrate_ops_cv_pipeline();
    return 0;
}
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