抠图贴图（一图多框）

import acl
# ......

# 1.pyACL初始化。
ret = acl.init()

# 2.运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。
self.device_id = 0
ret = acl.rt.set_device(self.device_id)
self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)
self.stream, ret = acl.rt.create_stream()

# 3.创建图片批处理输入输出描述。
self.out_batch_pic_desc = acl.media.dvpp_create_batch_pic_desc(self.out_batch_size)
self.in_batch_pic_desc = acl.media.dvpp_create_batch_pic_desc(self.in_batch_size)
# 3.1 指定批量抠图区域的位置、指定批量贴图区域的位置。
# 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。
for i in range(self.in_batch_size):
    input_desc = acl.media.dvpp_get_pic_desc(self.in_batch_pic_desc, i)
    assert input_desc is not None
    # 申请内存并设置输出图片描述。
    self.set_picture_desc(input_desc, w, h, "input", i)
    # copy from host to device.
    key = "input" + '_' + str(i)
    ret = acl.rt.memcpy(self.dev_buffer[key], in_buffer_size, np_yuv_ptr,
                         in_buffer_size, 1)
    assert ret == 0
    # 创建roiNums,每张图对应需要抠图和贴图的数量。
    roiList.append(self.out_batch_size // self.in_batch_size)
for i in range(self.out_batch_size):
    output_desc = acl.media.dvpp_get_pic_desc(self.out_batch_pic_desc, i)
    assert output_desc is not None
    # 自定义方法申请内存并设置输出图片描述。
    self.set_picture_desc(output_desc, w, h, "output", i)
    if i == 0:
        crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)
    else:
        crop_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(0, w - 1, h // 2, h - 1)
    paste_area = acl.media.dvpp_create_roi_config(w // 2, w - 1, h // 2, h - 1)
    self.cropList.append(crop_area)
    self.pasteList.append(paste_area)
# 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。
total_num = 0
for i in range(self.in_batch_size):
    total_num += roiList[i]
if self.out_batch_size % self.in_batch_size != 0:
    roiList[-1] = self.out_batch_size - total_num + roiList[-1]

# 4.创建图片数据处理通道时的通道描述信息，dvppChannelDesc_是acldvppChannelDesc类型。
self.dvpp_channel_desc = acl.media.dvpp_create_channel_desc()

# 5.创建图片数据处理的通道。
ret = acl.media.dvpp_create_channel(self.dvpp_channel_desc)

# 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。
_, ret = acl.media.dvpp_vpc_batch_crop_and_paste_async(self.dvpp_channel_desc, self.in_batch_pic_desc,
                                                             roiList, self.out_batch_pic_desc, self.cropList,
                                                             self.pasteList, self.stream)
ret = acl.rt.synchronize_stream(self.stream)

# 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。
# 7.1 释放图片描述和批量图片描述。
self._free_pic_desc()
for i in range(len(self.cropList)):
    ret = acl.media.dvpp_destroy_roi_config(self.cropList[i])
    assert ret == 0
for i in range(len(self.pasteList)):
    ret = acl.media.dvpp_destroy_roi_config(self.pasteList[i])
    assert ret == 0
for key in self.dev_buffer.keys():
    if self.dev_buffer[key]:
        ret = acl.media.dvpp_free(self.dev_buffer[key])
# 7.2 销毁通道和通道描述。
if self.dvpp_channel_desc:
    ret = acl.media.dvpp_destroy_channel(self.dvpp_channel_desc)
    assert ret == 0
    ret = acl.media.dvpp_destroy_channel_desc(self.dvpp_channel_desc)
    assert ret == 0

# 8.释放运行管理资源。
ret = acl.rt.destroy_stream(self.stream)
ret = acl.rt.destroy_context(self.context)
ret = acl.rt.reset_device(self.device_id)

9.pyACL去初始化。
ret = acl.finalize()
# ......