格式转换

import acl
# ......

ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE = 1
ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST = 2
PIXEL_FORMAT_YUV_400 = 0
PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420 = 1

# 1.ACL初始化。
ret = acl.init()

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

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

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

# 5.申请输入内存。
input_width_stride = ((input_width + 15) // 16) * 16
input_height_stride = ((input_height + 1) // 2) * 2
# input_width_stride、input_height_stride分别表示图片的对齐后宽、对齐后高，此处以YUV420SP格式的图片为例。
in_buffer_size = (input_width_stride * input_height_stride * 3) // 2
in_dev_buffer, ret = acl.media.dvpp_malloc(in_buffer_size)
np_yuv = np.fromfile(path, dtype=np.byte)
buffer_size = np_yuv.itemsize * np_yuv.size
bytes_data = np_yuv.tobytes()
np_yuv_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)
ret = acl.rt.memcpy(in_dev_buffer, buffer_size, np_yuv_ptr,
                      buffer_size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)

# 6.申请色域转换输出内存。
output_width_stride = ((output_width + 15) // 16) * 16
output_height_stride = ((output_height + 1) // 2) * 2
# output_width_stride、output_height_stride分别表示图片的对齐后宽、对齐后高，此处以YUV420SP格式的图片为例。
out_buffer_size = (output_width_stride * output_height_stride * 3) // 2
out_dev_buffer, ret = acl.media.dvpp_malloc(out_buffer_size)

# 7.创建色域转换输入图片的描述信息，并设置各属性值。
input_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(input_desc, in_dev_buffer)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(input_desc, PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(input_desc, input_width)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(input_desc, input_height)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(input_desc, input_width_stride)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(input_desc, input_height_stride)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(input_desc, in_buffer_size)

# 8.创建色域转换的输出图片的描述信息，并设置各属性值, 输出的宽和高要求和输入一致。
# 如果色域转换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。
output_desc = acl.media.dvpp_create_pic_desc()
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_data(output_desc, out_dev_buffer)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_format(output_desc, PIXEL_FORMAT_YUV_400)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width(output_desc, output_width)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height(output_desc, output_height)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_width_stride(output_desc, output_width_stride)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_height_stride(output_desc, output_height_stride)
ret = acl.media.dvpp_set_pic_desc_size(output_desc, out_buffer_size)

# 9.执行异步色域转换，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_convert_color_async(dvpp_channel_desc, input_desc,
                                                  output_desc, stream)
ret = acl.rt.synchronize_stream(stream)

# 10.色域转换结束后，释放资源，包括输入/输出图片的描述信息、输入/输出内存。
ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(input_desc)
ret = acl.media.dvpp_destroy_pic_desc(output_desc)

np_output = np.zeros(out_buffer_size, dtype=np.byte)
bytes_data = np_output.tobytes()
np_output_ptr = acl.util.bytes_to_ptr(bytes_data)
# 将Device的处理结果数据传输到Host。
ret = acl.rt.memcpy(np_output_ptr, out_buffer_size, out_dev_buffer,
                     out_buffer_size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)
ret = acl.media.dvpp_free(in_dev_buffer)
ret = acl.media.dvpp_free(out_dev_buffer)

# 11.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)
ret = acl.finalize()
# ......