1. RGA 图像缩放示例

本示例演示了如何在 Rockchip 平台 上使用 RGA（Raster Graphic Accelerator）硬件加速模块 实现高性能的图像缩放（resize）操作。

与基于 CPU 的 OpenCV 缩放函数相比，RGA 可通过硬件加速实现更低的 CPU 占用率和更高的处理速度，非常适合嵌入式平台（ RK3588 / RK3576）进行实时图像处理任务。

本示例支持 OpenCV 图像读写，从而更方便地与常见计算机视觉项目结合。

2. 主要功能

使用 OpenCV 读取输入图像（JPEG、PNG、BMP 等）；
自动将图像转换为 RGA 支持的 RGBA8888 格式；
使用 RGA 硬件加速接口 实现图像缩放；
将结果图像保存为 output_rga_resize.png.

3. 代码结构与执行流程

3.1 图像读取与格式转换

Mat src = imread(image_path, IMREAD_UNCHANGED);  
if (src.channels() == 3)  
    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2RGBA);  
else if (src.channels() == 1)  
    cvtColor(src, src, COLOR_GRAY2RGBA);

使用 cv::imread() 加载任意输入图像；
将图像转换为 RGBA 格式（RGA 默认支持的输入格式为 RK_FORMAT_RGBA_8888）。

3.2 创建目标图像缓冲区

int dst_width = 1920;  
int dst_height = 1080;  
Mat dst(dst_height, dst_width, CV_8UC4, Scalar(0, 0, 0, 255));

创建目标图像，分辨率为 1920×1080；
图像格式为 RGBA；
用于存放 RGA 缩放后的输出结果。

3.3 导入 RGA 缓冲区

rga_buffer_handle_t src_handle = importbuffer_virtualaddr(src.data, src.total() * src.elemSize());  
rga_buffer_handle_t dst_handle = importbuffer_virtualaddr(dst.data, dst.total() * dst.elemSize());

使用 importbuffer_virtualaddr() 将 OpenCV 图像内存导入为 RGA 可识别的缓冲区；
使用 wrapbuffer_handle() 封装为 rga_buffer_t 结构。

3.4 调用 RGA 进行图像缩放

ret = imcheck(src_img, dst_img, {}, {});  
ret = imresize(src_img, dst_img);

imcheck()：检查输入输出图像格式、尺寸是否合法；
imresize()：调用 RGA 的硬件接口执行缩放；
若返回 IM_STATUS_SUCCESS，则表示执行成功。

3.5 保存结果图像

cvtColor(dst, dst, COLOR_RGBA2BGR);  
imwrite("output_rga_resize.png", dst);

将结果图像从 RGBA 转回 BGR；
使用 cv::imwrite() 输出到文件 output_rga_resize.png。

3.6 释放资源

releasebuffer_handle(src_handle);  
releasebuffer_handle(dst_handle);

释放 RGA 缓冲区句柄，避免内存泄漏。

4. 编译与运行

4.1 环境依赖

确保OpenCV有安装，或者使用如下命令安装OpenCV

sudo apt install libopencv-dev

确保librga有安装， Neardi设备出厂时固件都包含librga

4.2 编译命令

g++ main.cpp -o rga_resize_demo \  
    -I/usr/include/rga -I/usr/include/opencv4 \  
    -lrga -lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc

编译成功后，有如下文件:

.  
├── build.sh  
├── main.cpp  
├── rga_resize_opencv  
└── test.jpg

4.3 运行

执行如下命令:

linaro@linaro-alip:~/librga/src$ ./rga_resize_opencv test.jpg  
rga_api version 1.10.1_[10]  
rga_resize_demo running success!  
Saved output to output_rga_resize.png  
linaro@linaro-alip:~/librga/src$ ls  
build.sh  main.cpp  output_rga_resize.png  rga_resize_opencv  test.jpg

执行后将在当前目录生成:

output_rga_resize.png

4.4 运行结果

输入图像：任意分辨率的 JPEG/PNG 文件；
输出图像：缩放为 1920×1080 的 PNG；
输出文件名：output_rga_resize.png。

5. 小结

本示例展示了 RGA + OpenCV 的联合使用方式，实现了简洁、高效的图像缩放流程。基于此框架，可进一步扩展 RGA 的其他功能，包括：

图像旋转与镜像；
颜色空间转换；
多图层合成（Overlay）；
图像裁剪（Crop）。

整体代码如下:

#define LOG_NDEBUG 0  
#undef LOG_TAG  
#define LOG_TAG "rga_resize_demo"  
  
#include <iostream>  
#include <string>  
#include <opencv2/opencv.hpp>  
  
#include <rga/RgaApi.h>  
#include <rga/RgaUtils.h>  
#include <rga/im2d.hpp>  
  
using namespace cv;  
using namespace std;  
  
int main(int argc, char **argv) {  
    if (argc != 2) {  
        printf("Usage: %s <input_image>\n", argv[0]);  
        return -1;  
    }  
  
    const char *image_path = argv[1];  
    int ret = 0;  
  
    // ------------------------------  
    // 1. 使用 OpenCV 读取源图像  
    // ------------------------------  
    Mat src = imread(image_path, IMREAD_UNCHANGED);  
    if (src.empty()) {  
        cerr << "Failed to load image: " << image_path << endl;  
        return -1;  
    }  
  
    // 转换为 RGBA（RGA 期望格式）  
    if (src.channels() == 3)  
        cvtColor(src, src, COLOR_BGR2RGBA);  
    else if (src.channels() == 1)  
        cvtColor(src, src, COLOR_GRAY2RGBA);  
  
    int src_width = src.cols;  
    int src_height = src.rows;  
    int src_format = RK_FORMAT_RGBA_8888;  
  
    // ------------------------------  
    // 2. 创建目标图像  
    // ------------------------------  
    int dst_width = 1920;  
    int dst_height = 1080;  
    int dst_format = RK_FORMAT_RGBA_8888;  
  
    Mat dst(dst_height, dst_width, CV_8UC4, Scalar(0, 0, 0, 255));  
  
    // ------------------------------  
    // 3. 申请并导入 RGA 缓冲区  
    // ------------------------------  
    rga_buffer_handle_t src_handle = importbuffer_virtualaddr(src.data, src.total() * src.elemSize());  
    rga_buffer_handle_t dst_handle = importbuffer_virtualaddr(dst.data, dst.total() * dst.elemSize());  
  
    if (src_handle == 0 || dst_handle == 0) {  
        cerr << "importbuffer failed!" << endl;  
        return -1;  
    }  
  
    rga_buffer_t src_img = wrapbuffer_handle(src_handle, src_width, src_height, src_format);  
    rga_buffer_t dst_img = wrapbuffer_handle(dst_handle, dst_width, dst_height, dst_format);  
  
    // ------------------------------  
    // 4. 调用 RGA 进行缩放  
    // ------------------------------  
    ret = imcheck(src_img, dst_img, {}, {});  
    if (IM_STATUS_NOERROR != ret) {  
        cerr << "Check error: " << imStrError((IM_STATUS)ret) << endl;  
        return -1;  
    }  
  
    ret = imresize(src_img, dst_img);  
    if (ret == IM_STATUS_SUCCESS) {  
        cout << LOG_TAG << " running success!" << endl;  
    } else {  
        cerr << LOG_TAG << " running failed: " << imStrError((IM_STATUS)ret) << endl;  
        return -1;  
    }  
  
    // ------------------------------  
    // 5. 使用 OpenCV 保存结果图像  
    // ------------------------------  
    cvtColor(dst, dst, COLOR_RGBA2BGR);  
    imwrite("output_rga_resize.png", dst);  
    cout << "Saved output to output_rga_resize.png" << endl;  
  
    if (src_handle)  
        releasebuffer_handle(src_handle);  
    if (dst_handle)  
        releasebuffer_handle(dst_handle);  
  
    return ret;  
}

2. 主要功能

3. 代码结构与执行流程

3.1 图像读取与格式转换​

3.2 创建目标图像缓冲区​

3.3 导入 RGA 缓冲区​

3.4 调用 RGA 进行图像缩放​

3.5 保存结果图像​

3.6 释放资源​