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[导读]我们先实现 dmaion buffer 管理器,这里贴的代码省略了异常错误处理的逻辑,有个坑是 linux-4.9 和 linux-5.4 用法不一样,米尔电子的这个T113-i系统是linux-5.4,所以不兼容4.9内核的ioctl用法习惯。

概述

MYC-YT113i核心板及开发板

真正的国产核心板,100%国产物料认证

国产T113-i处理器配备2*Cortex-A7@1.2GHz ,RISC-V

外置DDR3接口、支持视频编解码器、HiFi4 DSP

接口丰富:视频采集接口、显示器接口、USB2.0 接口、CAN 接口、千兆以太网接口

工业级:-40℃~+85℃、尺寸37mm*39mm

邮票孔+LGA,140+50PIN

米尔-全志T113-i国产核心板

米尔-全志T113-i国产开发板

全志 T113-i 2D图形加速硬件支持情况

Supports layer size up to 2048 x 2048 pixels

Supports pre-multiply alpha image data

Supports color key

Supports two pipes Porter-Duff alpha blending

Supports multiple video formats 4:2:0, 4:2:2, 4:1:1 and multiple pixel formats (8/16/24/32 bits graphics

layer)

Supports memory scan order option

Supports any format convert function

Supports 1/16× to 32× resize ratio

Supports 32-phase 8-tap horizontal anti-alias filter and 32-phase 4-tap vertical anti-alias filter

Supports window clip

Supports FillRectangle, BitBlit, StretchBlit and MaskBlit

Supports horizontal and vertical flip, clockwise 0/90/180/270 degree rotate for normal buffer

Supports horizontal flip, clockwise 0/90/270 degree rotate for LBC buffer

可以看到 g2d 硬件支持相当多的2D图像处理,包括颜色空间转换,分辨率缩放,图层叠加,旋转等。

1.开发环境配置

基础开发环境搭建参考上上上一篇

除了工具链外,我们使用 opencv-mobile 加载输入图片和保存结果,用来查看颜色转换是否正常

g2d硬件直接采用标准的 Linux ioctl 操纵,只需要引入相关结构体定义即可,无需链接so

此外,g2d的输入和输出数据必须在dmaion buffer上,因此还需要dmaion.h头文件,用来分配和释放dmaion buffer

2.基于C语言实现的YUV转RGB

这里复用之前T113-i JPG解码的函数

3.基于ARM neon指令集优化的YUV转RGB

考虑到armv7编译器的自动neon优化能力较差,这里针对性的编写 arm neon inline assembly 实现YUV2RGB内核部分,达到最优化的性能,榨干cpu性能。

4.基于G2D图形硬件的YUV转RGB

我们先实现 dmaion buffer 管理器,这里贴的代码省略了异常错误处理的逻辑,有个坑是 linux-4.9 和 linux-5.4 用法不一样,米尔电子的这个T113-i系统是linux-5.4,所以不兼容4.9内核的ioctl用法习惯。

5.然后再实现 G2D图形硬件 YUV转RGB 的转换器

•提前分配好YUV和RGB的dmaion buffer

•将YUV数据拷贝到dmaion buffer,flush cache完成同步

•配置转换参数,ioctl调用G2D_CMD_BITBLT_H完成转换

•flush cache完成同步,从dmaion buffer拷贝出RGB数据

•释放dmaion buffer

6.G2D图像硬件YUV转RGB测试

考虑到dmaion buffer分配和释放都比较耗时,我们提前做好,循环调用步骤3的G2D转换,统计耗时,并在top工具中查看CPU占用率

可以看到 ARM neon 的优化效果非常明显,而使用G2D图形硬件能获得进一步加速,并且能显著降低CPU占用率!

转换结果对比和分析

C和neon的转换结果完全一致,但是g2d转换后的图片有明显的色差

G2D图形硬件只支持 G2D_BT601,G2D_BT709,G2D_BT2020 3种YUV系数,而JPG所使用的YUV系数是改版BT601,因此产生了色差

从g2d内核驱动中也可以得知,暂时没有方法为g2d设置自定义的YUV系数,g2d不适合用于JPG的编解码,但依然适合摄像头和视频编解码的颜色空间转换

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