ELVEES OpenVX SDK

Документ описывает SDK, предназначенный для разработки приложений на основе стандарта OpenVX версии 1.3.

SDK предоставляет реализацию OpenVX под СнК 1892ВМ14Я. Ключевые особенности реализации:

Соответствует стандарту OpenVX версии 1.3.
Поддерживает функциональные наборы [1]:
- базовый для организации графовой структуры;
- Vision, совместимый со стандартом OpenVX версии 1.1;
- Neural Network, совместимый со стандартом OpenVX версии 1.2.
Проверка соответствия стандарту (OpenVX Conformance Test Suite).
Содержит демонстрационные примеры с открытым исходным кодом.
Имеет более высокую производительность по сравнению с эталонной реализацией от KhronosGroup [2].

Состав SDK:

Библиотека, реализующая стандарт OpenVX. Бинарные артефакты библиотеки OpenVX распространяются в образе SD-карты Buildroot Linux для 1892ВМ14Я версии 2.9 и выше.
Заголовочные файлы OpenVX версии 1.3.
Исходные коды демонстрационных примеров openvx_demo, а также их бинарные артефакты в составе образа SD-карты.
Тесты соответствия стандарту OpenVX Conformance Test Suite (OpenVX CTS) 1.3.

Полный набор пакетов Buildroot, из которых состоит SDK, перечислен в таблице Таблица 9.

Таблица 9 Артефакты библиотеки OpenVX
Пакет	Описание	Лицензия
`openvx-headers`	Заголовочные файлы стандарта OpenVX версии 1.3	MIT
`openvx`	Библиотека, предоставляющая функционал OpenVX	–
`openvx-demo`	Демонстрационные примеры OpenVX	–
`openvx-cts`	Тесты OpenVX CTS версии 1.3	Apache License 2.0

Запуск тестов OpenVX CTS

Запуск тестов OpenVX CTS осуществляется с помощью исполняемого файл vx_test_conformance. Для тестов используются тестовые данные из директории /usr/share/cts/test_data и библиотеки OpenVX.

Пример запуска тестов

Подать питание на модуль, дождаться загрузки ОС и подключиться по терминалу к модулю (подробнее см. Запуск модуля).
Запустить исполняемый файл:
```
vx_test_conformance
```
Дождаться окончания прохождения тестирования (около 30 минут).

Убедиться, что отчёт прохождения тестов не содержит ошибок и его окончание выглядит следующим образом:

[ ======== ]
[ ALL DONE ] 7042 test(s) from 75 test case(s) ran
[ PASSED   ] 7042 test(s)
[ FAILED   ] 0 test(s)
[ DISABLED ] 8190 test(s)

=================================
OpenVX Conformance report summary
=================================

To be conformant to the OpenVX baseline, 5862 required test(s) must pass. 5862 tests passed, 0 tests failed. PASSED.
To be conformant to the Neural Network extension, 1180 required test(s) must pass. 1180 tests passed, 0 tests failed. PASSED.
To be conformant to the Vision conformance profile, 6167 required test(s) must pass. 6167 tests passed, 0 tests failed. PASSED.
To be conformant to the Neural Networks conformance profile, 1180 required test(s) must pass. 1180 tests passed, 0 tests failed. PASSED.
Note: The 8190 disabled tests are optional and are not considered for conformance.

#REPORT: 20200922123136 ALL 16499 8190 7042 7042 7042 0 (version 1.3)

Запуск демонстрационных примеров

Полный список демонстрационных примеров представлен в таблице Таблица 10. Для работы с изображениями используется формат PNG, с видео — YUV4MPEG2.

Таблица 10 Список демонстрационных примеров
Артефакт	Описание	Параметры командной строки
`sampleCannyEdgeDetector`	Детектор границ Канни	входное изображение, выходное изображение
`sampleColorCorrection`	Коррекция цвета изображения	входное изображение, выходное изображение
`sampleFastCorners`	Детектор углов	входное изображение, выходное изображение
`sampleGaussianFiltering`	Размытие Гауссовым окном размера 3x3	входное изображение, выходное изображение
`sampleGaussianPyramid`	Построение 4-х уровневой пирамиды изображений	входное изображение, 4 выходных изображения
`sampleHarrisCorners`	Детектор углов Харриса	входное изображение, выходное изображение
`sampleMaskMake`	Комбинированный алгоритм: гауссово размытие окном 3x3, пороговая фильтрация, эрозия	входное изображение, выходное изображение
`sampleMedianFiltering`	Медианная фильтрация окном 3x3	входное изображение, выходное изображение
`sampleMinMaxLoc`	Определение позиций максимального и минимального значений на изображении	входное изображение, выходное изображение
`sampleMorphology`	Морфологические алгоритмы, размер окна 3x3	входное изображение, выходное изображение эрозии, выходное изображение дилатации
`sampleNoiseSuppression`	Подавление шума с помощью аккумулирования серии изображений	первое входное изображение серии, выходное изображение
`sampleObjectCut`	Вырезание объекта по порогу	входное изображение, выходное изображение
`sampleOpticalFlowPyrLK`	Определение оптического потока	входное изображение, сгенерированное смещённое изображение, выходное изображение
`sampleSharpnessFiltering`	Увеличение резкости, используется лапласиан 3x3	входное изображение, выходное разностное изображение, выходное изображение
`sampleTemplate`	Пример чтения/записи изображений	входное изображение, выходное изображение
`sampleTranspose`	Поворот на 90 градусов и горизонтальное отражение	входное изображение, выходное изображение
`sampleVideo`	Пример чтения/записи видео файла	входное видео, выходное видео
`sampleVideoCanny`	Детектор границ Канни	входное видео, выходное видео
`sampleVideoColorCorrection`	Коррекция цвета видео	входное видео, выходное видео
`sampleVideoFastCorners`	Детектор углов на видео	входное видео, выходное видео
`sampleVideoGaussianFiltering`	Размытие Гауссовым окном размера 3x3	входное видео, выходное видео
`sampleVideoMedian`	Медианная фильтрация окном 3x3	входное видео, выходное видео
`sampleVideoMinMaxLoc`	Определение позиций максимального и минимального значений на видео	входное видео, выходное видео
`sampleVideoMorphology`	Морфологический алгоритм (эрозия), размер окна 3x3	входное видео, выходное видео
`sampleVideoObjectCut`	Вырезание объекта по порогу	входное видео, выходное видео
`sampleVideoTranspose`	Поворот на 90 градусов и горизонтальное отражение видео	входное видео, выходное видео

Пример запуска демонстрационного примера

Подать питание на модуль, дождаться загрузки ОС и подключиться по терминалу к модулю (подробнее см. Запуск модуля).
Сгенерировать изображение разрешением 1280x720:
```
ffmpeg -f lavfi -i "testsrc=size=1280x720" -frames 1 image.png
```
Запустить пример sampleCannyEdgeDetector:
```
sampleCannyEdgeDetector image.png out.png
```
Примерный вывод программы:
```
Read from "image.png"
Processing CannyEdgeDetector...
Write to "out.png"
Frames counter 1, time spent 1057113088, avg 1057113088
Done!
```
Файл out.png будет содержать обработанное изображение.

Сгенерировать 10-ти секундное видео разрешением 640x480:

ffmpeg -f lavfi -i "life=s=640x480:mold=10:ratio=0.1:death_color=#C83232:life_color=#00ff00" -pix_fmt yuv420p -t 10 life.y4m

Запустить пример sampleVideoCanny:
```
sampleVideoCanny life.y4m out.y4m
```
Вывод будет следующим:
```
Processing video with CannyEdgeDetector...
Frames counter 250, time spent 34454470912, avg 137817883
Done!
```
Файл out.y4m будет содержать результат обработки видео.

Все демонстрационные примеры выводят некоторую вспомогательную статистику запуска: количество обработанных кадров, потраченное время в наносекундах, среднее время обработки одного кадра.

Разработка приложений на базе SDK

Инструкция предназначена для разработки приложений, использующих API стандарта OpenVX версии 1.3.

Создать пакет Buildroot [3], см., например, openvx-demo.
Подключить заголовочные файлы и указать зависимости в скриптах сборки, см., например, openvx-demo.
Пересобрать Buildroot и образ SD-карты.
Проверить работоспособность библиотеки и приложений, см., например, два предыдущих раздела.