一、实验目的
在深度学习中，往往需要从一张大图中裁剪出一张张小图，以便适应网络输入图像的尺寸，这可以通过bmcv_image_crop函数实现。 实践中，经常需要对输入图像的尺寸进行调整，以适用于网络输入图片尺寸，这可以通过bmcv提供的resize函数实现。目标检测时需要将检测到的目标位置用矩形框出来，这可以通过bmcv_image_draw_rectangle函数实现。本实验的目的是掌握算能的BMCV函数bmcv_image_crop, bmcv_image_resize，bmcv_image_draw_rectangle的使用方法。
二、实验内容
编写bmcv代码，调用bmcv_image_crop, bmcv_image_resize函数实现图片裁剪及尺寸的变换，调用bmcv_image_draw_rectangle函数来在指定的位置上画矩形框。
三、开发环境
开发主机：Ubuntu 22.04 LTS
硬件：算能SE5
本地如果有SE5硬件，则可以PC机作为客户端，SE5作为服务器端。本地如果没有SE5硬件，只有云空间，则可以直接将客户端和服务器端都通过云空间实现，机在云空间的SE5模拟环境中实现。
四、实验器材
开发主机 + 云平台
五、实验过程与结论
本实验涉及的程序框架与实验4的图4-1一致，仅需根据具体调用的API函数配置相关参数即可，因此接下来重点介绍API函数的参数及其调用方法。
BMCV关键函数介绍-bmcv_image_crop
算能BMCV提供了bmcv_image_crop，方便根据需要裁剪所需数量、大小的图，具体函数形式如下：
bm_status_t bmcv_image_crop(bm_handle_t handle, //句柄int crop_num,bmcv_rect_t* rects,bm_image input,bm_image* output)函数的接口中，crop_num为需要裁剪出的小图数量，input 指针指向输入图像，即 bm_image 对象；output指向输出图像，rects指针指向bmcv_rect_t的结构体，表示裁剪相关的信息，包括起始坐标、crop 宽高。该指针指向了若干个crop 框的信息，框的个数由crop_num 决定。
返回值bm_status_t为BM_SUCCESS则表示裁剪成功，否则为失败。
bmcv_rect_t结构体的格式如下所示：
Typedef struct bmcv_rect{int start_x; // 起始横坐标int start_y; // 起始纵坐标int crop_x; // 输出图像宽度int crop_y; // 输出图像高度
} bmcv_rect_t;代码调用方式如下：
//配置crop矩形的相关信息
bmcv_rect_t crop_attr;
crop_attr.start_x = 0;
crop_attr.start_y = 0;
crop_attr.crop_w = 600;
crop_attr.crop_h = 600;
bm_image input, output;
//input， output的创建代码省略
//代码主要框架参考实验4
bmcv_image_crop(handle,1,&crop_attr,input,&output)算能BMCV提供了bmcv_image_resize，方便对输入的若干张图片进行尺寸调整，或者在一张大图上进行抠图并进行尺寸调整，具体函数形式如下：
bm_status_t bmcv_image_resize(bm_handle_t handle, // bm_handle句柄int input_num,bmcv_resize_image resize_attr[4],bm_image* input,bm_image* output)函数参数中，返回值为BM_SUCCESS表明尺寸调整成功，否则为失败；
在调用bmcv_image_resize() 之前必须确保输入的image 内存已经申请。支持最大尺寸为2048*2048，最小尺寸为16*16，最大缩放比为32。
input 和output参数为指向输入/输出 bm_image 对象的指针。每个bm_image 需要外部调用bmcv_image_create 创建。image内存可以使用bm_image_alloc_dev_ mem 或者bm_image_copy_host_to_device 来开辟新的内存，或者使用bmcv_ image_attach 来attach 已有的内存，在输出时如无分配将在api 内部自行分配。
image_num 表示输入待调整尺寸的图片数，最多支持4张，如果input_num > 1, 那么多个输入图像必须是连续存储的（可以使用bm_image_alloc_contiguous_mem 给多张图申请连续空间）；resize_attr[4]为每张图片对应的 resize 参数, 最多支持 4 张图片，其类型为bmcv_resize_image结构体。
bmcv_resize_image描述了一张图中resize 配置信息，其具体格式如下：
typedef struct bmcv_resize_image_s{bmcv_resize_t *resize_img_attr;int roi_num;unsigned char stretch_fit;unsigned char padding_b;unsigned char padding_g;unsigned char padding_r;unsigned int interpolation;
}bmcv_resize_image;其中，roi_num 描述了一副图中需要进行resize 的子图总个数；stretch_fit 表示是否按照原图比例对图片进行缩放，1 表示无需按照原图比例进行缩放，0表示按照原图比例进行缩放，当采用这种方式的时候，结果图片中未进行缩放的地方将会被填充成特定值；padding_r，padding_g, padding_b 表示当stretch_fit 设成0的情况下，rgb通道上被填充的值; interpolation 表示缩图所使用的算法, 设为BMCV_INTER_NEAREST 表示最近邻算法，设为BMCV_INTER_LINEAR 表示线性插值算法。
resize_img_attr为bmcv_resize_t结构体类型的指针，其具体内容如下所示：
typedef struct bmcv_resize_s{int start_x;int start_y;int in_width;int in_height;int out_width;int out_height;
}bmcv_resize_t;其中，start_x 描述了resize 起始横坐标(相对于原图)，常用于抠图功能， start_y 描述了resize 起始纵坐标(相对于原图)，常用于抠图功能；in_width, in_height描述了crop 图像的宽和高。out_width 和out_height描述了输出图像的宽和高。
函数调用方式如下：
int image_num = 1;
int crop_w = 400, crop_h = 400;
int resize_w = 400, resize_h = 400;
int image_w = 1000, image_h = 1000;
int img_size_i = image_w * image_h * 3;
int img_size_o = resize_w * resize_h * 3;bmcv_resize_image resize_attr[image_num];
bmcv_resize_t resize_img_attr[image_num];for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {resize_img_attr[img_idx].start_x = 0; //抠图的起始横坐标resize_img_attr[img_idx].start_y = 0; //抠图的起始纵坐标resize_img_attr[img_idx].in_width = crop_w; //抠图的宽resize_img_attr[img_idx].in_height = crop_h; //抠图的高resize_img_attr[img_idx].out_width = resize_w; //输出的宽resize_img_attr[img_idx].out_height = resize_h; //输出的高
}for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {resize_attr[img_idx].resize_img_attr = &resize_img_attr[img_idx];resize_attr[img_idx].roi_num = 1;resize_attr[img_idx].stretch_fit = 1;resize_attr[img_idx].interpolation = BMCV_INTER_NEAREST;
}bm_image input[image_num];
bm_image output[image_num];cv::Mat Input,Out;
Input = cv::imread(argv[1], 0);for (int img_idx = 0; img_idx < image_num; img_idx++) {//创建输入输出图像对象，并分配空间，转化为BMI格式bmcv_image_resize(handle, image_num, resize_attr, input, output);
}BMCV关键函数介绍-bmcv_image_draw_rectangle
算能BMCV提供了bmcv_image_draw_rectangle，以便用矩形框出感兴趣区域。具体函数形式如下：
bm_status_t bmcv_image_draw_rectangle(bm_handle_t handle,bm_image image,int rect_num,* rects,int line_width,unsigned char r,unsigned char g,unsigned char b)其中，handle为bm_handle 句柄；image是需要在其上画矩形框的bm_image 对象；rect_num为绘制矩形数量，指rects 指针中所包含的bmcv_rect_t 对象个数；rects为指向bmcv_rect_t对象（参考bm_image_resize函数参数说明）的指针，用以表示各个框所绘制的矩形数据（宽高等）；line_width表示线宽；r，g，b为所绘制线条三原色的值。
在代码中调用方式如下：
bm_image src;
//创建图像
bmcv_rect_t rect;
rect.start_x = 100;
rect.start_y = 100;
rect.crop_w = 200;
rect.crop_h = 300;//在src对应的图像对象上，画1个框，框的信息在rect对象里描述。矩形线宽为3，颜色为红色。
bmcv_image_draw_rectangle(handle,src,1,&rect,3,255,0,0);OpenCV函数介绍
在OpenCV中，可以直接通过对图像长、宽维度进行操作，以实现图像剪裁的效果，如下所示
dst=src[200:2560,300:2062]OpenCV提供resize函数，可以用于图像尺寸缩放，其函数接口如下所示
void resize (InputArray src,OutputArray dst,Size dsize,double fx=0, double fy=0,int interpolation=INTER_LINEAR)其中，src是原图，dst是输出结果图，fx表达横向的放缩倍数，fy表达纵向的放缩倍数，dsize表达放缩后的图像的横和纵向长度；interpolation为插值方式。
其调用方式如下图所示。
resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5, interpolation);OpenCV提供rectangle函数，以实现在输入图像img上画出一个矩形，此时矩形通过左上角的点和右下角的点坐标pt1，pt2 表示。 函数参数含义与
void cv::rectangle(InputOutputArray img,Point pt1, // 矩形框左上角点的坐标Point pt2, // 矩形框右下角点的坐标const Scalar & color, // 线的颜色int thickness = 1, // 线的宽度int lineType = LINE_8, // 线的类型int shift = 0 // 点坐标中小数位数。
) 执行结果
bmcv_crop：
执行make后上传到云平台或者SOC盒子中，即可实现对图片的裁剪。
root@06416e512cb7:/tmp/crop# chmod 777 bmcv_crop
root@06416e512cb7:/tmp/crop# ./bmcv_crop cutecat.jpeg
open /dev/jpu successfully,device index = 0， jpu fd = 8,vpp fd = 9
效果如下：
root@b3e319d8a0c8:~/bmnnsdk2-bm1684_v2.7.0/examples/bmcv_resize# ls
Makefile Readme.md bmcv_resize2 bmcv_resize2.cpp bmcv_resize2.o common.h cutecat.jpeg out.jpe
bmcv_resize：
按照实验1、实验2步骤，生成可执行文件并上传到算能盒子，执行：
bmcv_resize文件夹内的文件如图所示
root@b3e319d8a0c8:~/bmnnsdk2-bm1684_v2.7.0/examples/bmcv_resize# ls
Makefile Readme.md bmcv_resize2 bmcv_resize2.cpp bmcv_resize2.o common.h cutecat.jpeg out.jpeg
Greycat.jpeg如图所示
给可执行文件赋权限并执行
root@06416e512cb7:/tmp/crop# chmod 777 bmcv_resize
root@06416e512cb7:/tmp/crop# ./bmcv_resize greycat.jpeg bmcv
Open /dev/jpu successfully,device index = 0,jpu fd = 8,vpp fd = 9root@06416e512cb7:/tmp/crop# ./bmcv_resize greycat.jpeg opencv
Open /dev/jpu successfully,device index = 0,jpu fd = 4,vpp fd = 5
执行结果如下所示（生成out.jpg）
root@b3e319d8aoc8:~/bmnnsdk2-bm1684_v2.7.0/examples/bmcv_resize# ls
Makefile Readme.md bmcv_resize2 bmcv_resize2.cpp bmcv_resize2.o common.h cutecat.jpeg out.jpg
bmcv_drawrect：
类似地，执行画矩形框的代码，可画出矩形框，具体如下：
root@06416e512cb7 : /tmp/crop# chmod 777 bmcv_ drawrect
root@06416e512cb7:/tmp/crop# ./bmcv_drawrect greycat.jpeg bmcv
Open /dev/jpu successfully,device index = 0, jpu fd = 4,vpp fd = 5
执行结果如下所示（生成out.jpg）
root@b3e319d8a0c8:~/bmnnsdk2-bm1684_v2.7.0/examples/bmcv_drawrect# ls
Makefile Readme.md bmcv_drawrect bmcv_drawrect.cpp bmcv_drawrect.o common.h cutecat.jpeg greycat.jpeg out.jpgroot@b3e319d8a0c8:~/bmnnsdk2-bm1684_v2.7.0/examples/bmcv_drawrect#
生成的结果out.jpg如上图所示。
![2023年中国钒铁产量及行业进出口现状分析[图]](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/49db8a55a5e8ac08eba346ddc4225737.png)
