函数功能

ImageProcessor类的图像缩放接口，Atlas 推理系列产品和Atlas 800I A2推理产品支持异步执行，使用该接口申请的Image内存无需用户管理，由内部管理释放，缩放效果示意图请参见图1。

相关使用流程请参考缩放。

输入输出Image类支持的图像格式参考如下。
- Atlas 200/300/500 推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420（nv12、nv21）。
- Atlas 200I/500 A2 推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420（nv12、nv21）。
- Atlas 推理系列产品和Atlas 800I A2推理产品支持YUV_SP_420、YVU_SP_420、RGB_888、BGR_888（nv12、nv21、rgb、bgr），其中RGB（BGR）图像格式分辨率不超过（4096 * 4096）。
“inputImage”的真实图片分辨率范围[18 * 6 , 4096 * 4096]，其中YUV_SP_420 和 YVU_SP_420格式的宽高可达到 8192 * 8192。
参数“resize”的最大分辨率：4096 * 4096，最小分辨率：32 * 6。
“outputImage”宽自动与16对齐，高与2对齐，因此宽高范围为：32 * 6 ~ 4096 * 4096。
缩放后图片的宽高不能超出真实图片的[1/32 ,16]倍数区间。

图1 缩放

函数原型

      
           APP_ERROR ImageProcessor::Resize(const Image& inputImage, const Size& resize, Image& outputImage, const Interpolation interpolation, AscendStream& stream = AscendStream::DefaultStream());

参数说明

参数名

输入/输出

说明

inputImage

输入

输入缩放前的Image类。Decode接口和其他VPC接口获取的Image类可以直接作为输入。若是用户自定义构造的Image类，则需要设置图像宽高和图像对齐后的宽高。

resize

输入

输入图像缩放的宽高。

interpolation

输入

输入图像的缩放方式，可选参数参见如下。

           
                HUAWEI_HIGH_ORDER_FILTER = 0
BILINEAR_SIMILAR_OPENCV = 1
NEAREST_NEIGHBOR_OPENCV = 2
BILINEAR_SIMILAR_TENSORFLOW = 3
NEAREST_NEIGHBOR_TENSORFLOW = 4

Atlas 200/300/500 推理产品支持以下算法（默认为0）。

0：华为自研的高滤波算法。
1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算精度接近）。
2：业界通用的Nearest neighbor算法（与OpenCV算法的计算精度接近）。
3：业界通用的Bilinear算法（与Tensorflow框架的计算精度接近）。
4：业界通用的Nearest neighbor算法（与Tensorflow框架的计算精度接近）。

Atlas 200I/500 A2 推理产品支持以下算法（默认为0）。

0：华为自研的高滤波算法。
1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算精度接近）。
2：业界通用的Nearest neighbor算法（与OpenCV算法的计算精度接近）。
3：业界通用的Bilinear算法（与Tensorflow框架的计算精度接近）。
4：业界通用的Nearest neighbor算法（与Tensorflow框架的计算精度接近）。

Atlas 推理系列产品和Atlas 800I A2推理产品支持以下算法（同步执行时默认为0）。

0、1：业界通用的Bilinear算法（与OpenCV算法的计算过程类似，当输入和输出图片格式都为RGB时，在[1/32, 512]的缩放范围内，与OpenCV算法的单个像素值最大差异为正负1）。
2：业界通用的Nearest neighbor算法（与OpenCV算法的计算过程类似。）

outputImage

输出

输出缩放后的Image类。

stream

输入

AscendStream类型，默认值为“AscendStream::DefaultStream()”。当参数值为默认值时，接口为同步操作，其他情况下，接口为异步操作。

返回参数说明

数据结构	说明
APP_ERROR	程序执行返回的错误码，请参考APP_ERROR说明。