G2D图像处理硬件调用和测试-基于米尔-全志T113-i开发板

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G2D图像处理硬件调用和测试-基于米尔-全志T113-i开发板 [复制链接]

 

本篇测评由电子工程世界的优秀测评者“jf_99374259”提供。

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本文将介绍基于米尔电子MYD-YT113i开发板的G2D图像处理硬件调用和测试。

 

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

 

 

 

 

 

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

 

开发环境配置

基础开发环境搭建参考上上上一篇

https://bbs.elecfans.com/jishu_2408808_1_1.html

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

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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

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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

 

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

 

基于G2D图形硬件的YUV转RGB

我们先实现 dmaion buffer 管理器，参考

EEWORLDLINKTK1

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

 

然后再实现 G2D图形硬件 YUV转RGB 的转换器

1. 提前分配好YUV和RGB的dmaion buffer

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

3. 配置转换参数，ioctl调用G2D_CMD_BITBLT_H完成转换

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

5. 释放dmaion buffer

 

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！

	耗时(ms)	CPU占用率(%)
C	41.30	50
neon	6.77	50
g2d	4.32	12

 

 

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

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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