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视频解码

抠图贴图

功能介绍

对输入的图像进行抠图并粘贴到背景图片中的操作,输出到Image对象中。

接口调用流程

使用抠图贴图接口前,用户需准备好被抠图以及被粘贴的图片对象。

图1 图像处理(抠图贴图)接口调用流程

关键步骤说明如下:

  1. 调用MxInit()接口进行全局初始化。

  2. ImageProcessor初始化。

    用户构造ImageProcessor对象,之后可以调用InitVpcChannel()初始化通道,若不调用该接口,ImageProcessor会在执行抠图并贴图前自动进行通道初始化。

  3. 使用图片解码接口对输入图片进行解码。

    根据业务对图片进行解码,生成可抠图贴图的Image对象。后续可以通过图像处理接口对图片进行处理,生成最终需要抠图贴图的Image对象。

  4. 构造抠图贴图参数和输出Image。

    1. 根据业务要求,设置被抠图片的矩阵并设置粘贴图片位置的矩阵,二者大小不一样时将自动进行缩放。
    2. 构造输出图片的背景图片,使用预申请内存的Image()构造函数构造被粘贴图片或其他非空图片作为输出。
  5. 调用CropAndPaste()对输入图片进行抠图并将图片粘贴至指定位置。

    1. 同步执行。
      1. 不创建Stream,将输入图片及其他参数传入接口,获取抠图贴图结果。
    2. 异步执行。
      1. 创建Stream,具体请参见异步调用
      2. 将输入图片、已创建的Stream及其他参数传入接口,获取抠图贴图结果。
    3. 调用MxDeInit()接口对初始化的全局资源进行去初始化。

示例代码

以下为功能特性关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。

//初始化
MxInit();
{
//构造图像处理类
ImageProcessor imageProcessor(deviceId);

//图像解码生成Image
//解码后的图像类
Image decodedImage;

//根据图像路径进行解码
APP_ERROR ret = imageProcessor.Decode(imagePath, decodedImage);
if (ret != APP_ERR_OK) {
return 0;
}

//(可选)初始化图像处理通道
imageProcessor.InitVpcChannel();

//构造背景Image(也可以选择其他已有数据的Image对象)
Size imageSize(640, 640);
size_t dataSize = 640 * 640 * 3 / 2;
MemoryData imgData(dataSize, MemoryData::MemoryType::MEMORY_DVPP, deviceId);
if (MemoryHelper::Malloc(imgData) != APP_ERR_OK) {
return 0;
}
std::shared_ptr<uint8_t> pastedData((uint8_t*)imgData.ptrData, imgData.free);

/ 抠图贴图操作后图像类
Image pastedImage(pastedData, dataSize, deviceId, imageSize);

//执行抠图贴图
//抠图和贴图尺寸
Rect rectFrom(0, 0, 240, 240);
Rect rectTo(0, 0, 480, 480);
std::pair<Rect, Rect> cropPasteRect = &#123;rectFrom, rectTo&#125;;

//抠图贴图操作
ret = imageProcessor.CropAndPaste(resizeImage, cropPasteRect, pastedImage) ;
if (ret != APP_ERR_OK) &#123;
return 0;
&#125;
&#125;
//去初始化
MxDeInit();

父主题: 通过接口进行图像处理(Image)

视频编码

功能介绍

通过构造VideoEncoder类实例可实现视频编码功能,编码功能配置项及各项约束与支持情况请参考VideoEncodeConfig数据结构说明。

视频编码支持自定义输出数据格式,通过自定义回调函数传入编码功能配置项,方便用户使用编码后的数据,详情可参考VideoEncodeCallBack

接口调用流程

首先根据需求定义需要的输出数据组合方式,根据组合方式参考VideoEncodeCallBack定义回调函数传入编码功能配置项,然后实例化VideoEncoder类,最后调用Encode成员函数完成编码,获取数据。

视频编码接口调用流程参考如下:

图1 视频编码接口调用流程

mxVision提供VideoEncoder类进行视频编码,关键步骤说明如下:

  1. 调用MxInit()接口进行全局初始化。

  2. 定义输出数据组合形式。

    • 输出数据包含视频帧编码后得到的的Image类数据、当前编码帧的“frameId”和通道“channelId”。
    • 根据需要选择获取以上哪些数据。
  3. 定义输出回调函数。

    • 根据要获取的数据定义回调函数,在函数内组装自定义数据。

    • 回调函数输入参数固定为VideoEncodeCallBack形式,函数内可选择输出。

      请勿在回调函数内实现过于复杂的操作,建议使用自定义“userData”来接收视频编码回调结果,否则回调线程会发生卡住的现象,导致视频编码速度变慢。

  4. 构造视频编码配置项。

    配置项及各项约束与支持情况请参考VideoEncodeConfig数据结构说明。

  5. 实例化视频编码类。

    将配置好的VideoEncodeConfig传入构造函数接口,实例化视频编码类。

  6. 调用MxDeInit()接口对初始化的全局资源进行去初始化。

示例代码

如下提供关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。

// 初始化
MxBase::MxInit();
&#123;
// 定义要接收的编码数据
struct FrameImage &#123;
Image image; // Video Image Class
uint32_t frameId = 0; // Video Frame Index
uint32_t channelId = 0; // Video Channel Index
&#125;;

// 定义获取编码数据到自定义结构的回调函数
APP_ERROR CallBackVenc(std::shared_ptr<uint8_t>& outDataPtr, uint32_t& outDataSize, uint32_t& channelId,
uint32_t& frameId, void* userData)
&#123;
Image image(outDataPtr, outDataSize, -1, Size(1920, 1080));
FrameImage* encodedVec = static_cast<FrameImage*>(userData);
FrameImage frameImage;
encodedVec.image = image;
encodedVec.channelId = channelId;
encodedVec.frameId = frameId;
return APP_ERR_OK;
&#125;
// 构造编码配置项
VideoEncodeConfig vEncodeConfig;
VideoEncodeCallBack cPtr2 = CallBackVenc;
vEncodeConfig.callbackFunc = cPtr2;
vEncodeConfig.width = 1920;
vEncodeConfig.height = 1080;
vEncodeConfig.keyFrameInterval = 1;
vEncodeConfig.srcRate = 30;
vEncodeConfig.rcMode = 1;
vEncodeConfig.maxBitRate = 30000;
vEncodeConfig.ipProp = 70;
// 实例化编码类
VideoEncoder videoEncoder(vEncodeConfig, deviceId);
// 执行编码操作
FrameImage encodedFrame;

for (size_t i = 0; i < inputFrameList.size(); i++) &#123;
ret = videoEncoder.Encode(image, frameId, &encodedFrame);
&#125;
&#125;
// 去初始化
MxBase::MxDeInit();

父主题: 媒体数据处理

视频解码

功能介绍

通过构造VideoDecoder类实例可实现视频解码功能,解码功能配置项及各项约束与支持情况请参考VideoDecodeConfig数据结构说明。

视频解码支持自定义输出数据格式,通过自定义回调函数传入解码功能配置项,方便用户解码后的数据,详情可参考VideoDecodeCallBack数据结构说明。

接口调用流程

首先根据需求定义需要的输出数据组合方式,根据组合方式参考VideoDecodeCallBack定义回调函数传入解码功能配置项,然后实例化VideoDecoder类,最后调用Decode成员函数完成解码,获取数据。

视频解码接口调用流程参考如下:

图1 视频解码接口调用流程

mxVision提供VideoDecoder类进行视频解码,关键步骤说明如下:

  1. 调用MxInit()接口进行全局初始化。

  2. 定义输出数据组合形式。

    • 输出数据包含视频帧解码后得到的的Image类数据、当前解码帧的“frameId”和通道“channelId”。
    • 可根据需要选择获取以上哪些数据。
  3. 定义输出回调函数。

    • 根据要获取的数据定义回调函数,在函数内组装自定义数据。
    • 回调函数输入参数固定为VideoDecodeCallBack形式,函数内可选择输出。
    • 请勿在回调函数内实现过于复杂的操作,建议只进行自定义获取解码数据操作。
  4. 构造视频解码配置项。

    配置项及各项约束与支持情况请参考VideoDecodeConfig数据结构说明。

  5. 实例化视频解码类。

    将配置好的VideoDecodeConfig传入构造函数接口,实例化视频解码类。

  6. 调用解码接口。

    • 一个实例化的解码器在首次调用Decode接口时,会判断是否为预申请场景。
    • 使用预申请场景时,需要在后续调用Decode接口进行预申请输出内存,防止接口调用失败。
  7. 调用MxDeInit()接口对初始化的全局资源进行去初始化。

示例代码

如下提供关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。

// 初始化
MxBase::MxInit();
&#123;
// 定义要接收的解码数据
struct FrameImage &#123;
Image image; // Video Image Class
uint32_t frameId = 0; // Video Frame Index
uint32_t channelId = 0; // Video Channel Index
&#125;;

//定义获取解码数据到自定义结构的回调函数
APP_ERROR CallBackVdec(Image& decodedImage, uint32_t channelId, uint32_t frameId, void* userData)
&#123;
FrameImage* decodedVec = static_cast<FrameImage*>(userData);
decodedVec->image = decodedImage;
decodedVec->channelId = channelId;
decodedVec->frameId = frameId;
&#125;
// 构造解码配置项
VideoDecodeConfig config;
VideoDecodeCallBack cPtr = CallBackVdec;
config.width = 1920;
config.height = 1080;
config.callbackFunc = cPtr;
config.skipInterval = 0;
config.inputVideoFormat = StreamFormat::H264_MAIN_LEVEL;
config.outputImageFormat = ImageFormat::YUV_SP_420;
// 实例化解码类
VideoDecoder videoDecoder(config, deviceId, channelId);
// 执行解码操作
ret = videoDecoder.Decode(dataPtr, dataSize, frameId, &decodedFrame);
&#125;
// 去初始化
MxBase::MxDeInit();

父主题: 媒体数据处理

模型推理

功能介绍

使用mxVision模型推理功能通过给定输入和指定模型,进行推理获得输出结果,支持om格式的模型推理,可使用ATC工具构建的动态Batch、动态分辨率和分档动态维度模型进行推理。

接口调用流程

使用模型推理前,用户需准备好输入数据以及需要加载的模型,根据模型路径或者内存方式初始化Model类,通过调用Model类的Infer接口获取模型推理结果。输入数据必须和模型输入数据类型以及格式一致,如果用户自行申请输出数据内存,则输出数据类型和格式需和模型输出保持一致,模型输入输出信息可以通过Model类的相关接口进行查询。

模型推理调用流程参考如下:

关键接口说明如下:

  1. 调用MxInit()接口进行全局初始化。

  2. 模型初始化。

    用户需根据实际业务情况确认模型加载方式,选择从文件加载模型从内存加载模型。如果从内存加载,需要先将模型文件读取到内存,可通过以下两种方式传入。

    • 从文件加载模型,可选择直接向Model接口传入模型路径,进行初始化。
    • 通过结构体ModelLoadOptV2中的“loadType”字段指定加载方式后,再传入Model接口,其中加载方式在模型方面区分从文件加载模型,还是从内存加载模型,在内存方面区分是由系统内部管理,还是由用户管理,具体可参见ModelLoadOptV2
  3. 调用MxDeInit()接口对初始化的全局资源进行去初始化。

示例代码

以下为功能特性关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。

// 初始化
MxBase::MxInit();
&#123;
// 输入二进制数据, 需用户自行准备
std::string filePath = "./test.bin";
// 读取输入数据到内存
void* dataPtr = ReadTensor(filePath);
// 输入数据类型,和模型输入数据类型一致
auto dataType = MxBase::TensorDType::INT32;
// 构造输入shape,和模型输入shape一致
std::vector<uint32_t> shape = &#123;1, 128&#125;;
// 构造tensor
MxBase::Tensor tensor(dataPtr, shape, dataType, 0);
// 构造模型输入
std::vector<MxBase::Tensor> inputs&#123;tensor&#125;;
// 模型路径,需用户自行指定
std::string modelPath = "./test.om";
// 根据模型路径加载模型
MxBase::Model model(modelPath);
// 执行模型推理, outputs即为推理结果
std::vector<MxBase::Tensor> outputs = model.Infer(inputs);
&#125;
//去初始化
MxBase::MxDeInit();

根据结构体ModelLoadOptV2方式初始化示例参考如下:

MxBase::ModelLoadOptV2 mdlLoadOpt;
mdlLoadOpt.loadType = ModelLoadOptV2::LOAD_MODEL_FROM_FILE; // 指定模型加载方式
mdlLoadOpt.modelPath = modelPath;
MxBase::Model model(mdlLoadOpt);

父主题: 使用API接口方式开发(C++)

异步调用

功能介绍

mxVision默认采用同步执行模式,部分接口已支持用户通过申请AscendStream异步执行,具体接口异步支持情况请参见API参考(C++)

接口调用流程

  • 用户通过自定义AscendStream类构造需要的Stream实例传入异步接口,通过接口传入并在指定Stream上执行,同一Stream串行指定接口任务后可通过调用Synchronize()接口阻塞应用程序或线程运行,直到该Stream中的所有任务全部完成。
  • 支持多Stream异步执行,每个Stream内接口顺序执行,如果用户使用多Stream异步执行或异步执行结果需传入不支持异步接口情况,需要用户可选择执行Synchronize()接口,在适当位置执行同步Stream操作,保证结果已正确返回供后续使用。
  • 对于异步调用进行媒体数据处理时,需要调用Synchronize()接口使异步任务完成才能及时归还使用的通道,避免资源池被耗尽。

图1 Stream异步模式接口调用流程(以Resize操作为例)

mxVision提供AscendStream类进行Stream管理,关键步骤说明如下:

  1. 调用MxInit()接口进行全局初始化。

  2. 初始化Stream。

    用户通过向构造函数传入“deviceId”指定要创建Stream的设备,支持的“deviceId”根据用户环境存在差异。

  3. 创建Stream。

  4. 调用异步接口。

    • 支持异步的接口传入指定Stream,同一Stream中接口按顺序串行执行。
    • 指定不同Stream的接口之间并行执行。
  5. 同步Stream。

    如需保证异步执行结果在作为下一个接口入参时已执行完成,可调用Synchronize()成员函数显式同步Stream。

  6. 销毁Stream。

    用户在业务流程完成或Stream结束时,需调用DestroyAscendStream()成员函数销毁Stream,否则可能会造成Stream耗尽情况。

  7. 调用MxDeInit()接口对初始化的全局资源进行去初始化。

示例代码

以图像异步缩放和yoloV3模型异步推理为例,提供关键步骤的代码示例,不可以直接拷贝编译运行,仅供参考。

// 初始化
MxBase::MxInit();
&#123;
// 用户创建目标deviceId的stream
AscendStream stream(deviceId)
stream.CreatAscendStream();
// 创建图像解码类实例
ImageProcessor imageProcessor(deviceId);
// 解码后的Image类实例
Image decodedImage;
// 根据图像路径进行解码
APP_ERROR ret = imageProcessor.Decode(imagePath, decodedImage);
// 缩放后的图像类实例
Image resizedImage;
// 异步调用缩放接口
ret = imageProcessor.Resize(decodedImage, Size(416, 416), resizedImage, Interpolation::HUAWEI_HIGH_ORDER_FILTER, stream);
// 调用同步接口,可以显式保证调用后续接口时缩放已完成
stream.Synchronize();
// 将 Image 类转换为 Tensor 类
Tensor tensorImg = resizedImage.ConvertToTensor();
// yoloV3模型推理
string yoloPath = "./model/yolov3_tf_bs1_fp16.om";
Model yoloV3(yoloPath, deviceId);
// 构造推理输入输出 (单batch)
vector<Tensor> yoloV3Inputs = &#123;tensorImg&#125;;
vector<Tensor> yoloV3Outputs = &#123;&#125;;
// 开始异步推理
ret = yoloV3.Infer(yoloV3Inputs, yoloV3Outputs,stream);
// 调用同步接口,可以显式保证调用后续接口时缩放已完成
// 用户也可选择同步前在该stream串行其他异步接口
stream.Synchronize();
// 调用DestroyAscendStream销毁stream
stream.DestroyAscendStream();
&#125;
//去初始化
MxBase::MxDeInit();

父主题: 使用API接口方式开发(C++)

编译运行

运行样例前,需设置mxVison环境变量。

source &#123;mxVison安装目录&#125;/mxVision/set_env.sh

编译

  1. 文件准备,用户准备好自己的源码文件“main.cpp”,以及“CMakeLists.txt”文件,“CMakeLists.txt”编写可参考如下内容:

    # CMake lowest version requirement
    cmake_minimum_required(VERSION 3.5.2)
    # project information
    project(MindX_SDK_Sample)
    set(MX_SDK_HOME $ENV&#123;MX_SDK_HOME&#125;)
    if (NOT DEFINED ENV&#123;MX_SDK_HOME&#125;)
    string(REGEX REPLACE "(.*)/(.*)/(.*)/(.*)" "\\1" MX_SDK_HOME $&#123;CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR&#125;)
    message(STATUS "set default MX_SDK_HOME: $&#123;MX_SDK_HOME&#125;")
    else ()
    message(STATUS "env MX_SDK_HOME: $&#123;MX_SDK_HOME&#125;")
    endif()
    # Compile options
    add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0)
    add_definitions(-Dgoogle=mindxsdk_private)
    add_compile_options(-std=c++11 -fPIC -fstack-protector-all -Wall)
    set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY $&#123;CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR&#125;)
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "-g")
    set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "$&#123;CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS&#125; -Wl,-z,relro,-z,now,-z,noexecstack -s -pie")
    set(CMAKE_SKIP_RPATH TRUE)

    # add mxbase header path
    include_directories(
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/include/
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/opensource/include/
    )

    # add mxbase lib path
    link_directories(
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/lib/
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/lib/modelpostprocessors/
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/opensource/lib/
    $&#123;MX_SDK_HOME&#125;/opensource/lib64/
    )
    add_executable(main main.cpp)
    target_link_libraries(main glog mxbase opencv_world cpprest pthread mindxsdk_protobuf)
    install(TARGETS main DESTINATION $&#123;CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY&#125;)
  2. CMake编译。

    1. 在“CMakeLists.txt”文件所在目录新建“build”目录。

      mkdir build
    2. 进入“build”目录。

      cd build
    3. 执行cmake命令。

      cmake ..
    4. 执行make命令生成可执行文件“main”。

      make -j

运行

执行编译生成的可执行文件即可运行程序。

./main

:::note 说明

父主题: 使用API接口方式开发(C++)

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