MYC-YT113i核心板及开发板
真正的国产核心板，100%国产物料认证
没了！
是的，你没看错！
全志T113-i只支持jpg/mjpg编码，并不支持mpeg4/h263/h264/h265/av1这些
也行吧，我们还可以拿这个加速JPG图片编码
基础开发环境搭建参考上上一篇
https://bbs.elecfans.com/jishu_2408808_1_1.html
全志的视频引擎库环境搭建参考上一篇
https://bbs.elecfans.com/jishu_2412192_1_1.html
编码用的so库不同，额外从开发板上提取
adb pull /usr/lib/libvencoder.so
adb pull /usr/lib/libvenc_common.so
adb pull /usr/lib/libvenc_base.so
adb pull /usr/lib/libvenc_codec.so
adb pull /usr/lib/libvenc_jpeg.so
adb pull /usr/lib/libvenc_h264.so
adb pull /usr/lib/libvenc_h265.so
咦！似乎系统带了 h264/h264 的编码库，其实是不能用的，调用他们会报错
ERROR : cedarc <H264EncFrame:2721>: h264 encoder wait interrupt overtime
也难怪，硬件上本来就不支持 h264/h265 编码，但凡有一点点支持，全志应该也会写在pdf里（×
pic dir
https://github.com/nihui/opencv-mobile
opencv-mobile 通过调整编译参数，删减部分opencv源码，来最小化编译的 opencv 库
提供了 opencv 常用的功能，如读写图片，处理，矩阵操作等等 版本与上游同步，无第三方依赖
在绝大多数情况下，以 1/10 的体积无痛替换官方 opencv，尤其适合对体积有特殊要求的移动端和嵌入式环境
参考上上一篇的配置，我们编写基于opencv-mobile的jpg软件编码程序，读取图片，然后保存为新的jpg
cv::Mat bgr = cv::imread("in.jpg", 1);
// encode jpg
cv::imwrite("out0.jpg", bgr);
其中步骤 1,2,4 是基于cedarc库完成，剩余步骤是软件实现
cedarc库的使用方法参考
https://github.com/MYIR-ALLWINNER/framework/tree/develop-yt113-framework/libcedarc/demo/vencoderDemo
vdecoder其实也自带了方便函数 AWJpecEnc，本文的实现代码也主要参考这个，精简代码去除不必要的 memcpy
硬件编码核心关键代码
#include <vencoder.h>
// 步骤1
VideoEncoder* venc = VideoEncCreate(VENC_CODEC_JPEG);
VideoEncSetParameter(venc, VENC_IndexParamJpegQuality, (void*)&quality);
const int aligned_width = (width + 15) / 16 * 16;
const int aligned_height = (height + 15) / 16 * 16;
{
VencBaseConfig config;
memset(&config, 0, sizeof(config));
config.nInputWidth = width;
config.nInputHeight = height;
config.nDstWidth = width;
config.nDstHeight = height;
config.nStride = aligned_width;
config.eInputFormat = VENC_PIXEL_YUV420SP;
VideoEncInit(venc, &config);
}
// 步骤2
{
VencAllocateBufferParam bufferParam;
bufferParam.nSizeY = aligned_width * aligned_height;
bufferParam.nSizeC = aligned_width * aligned_height / 2;
bufferParam.nBufferNum = 1;
AllocInputBuffer(venc, &bufferParam);
}
VencInputBuffer input_buffer;
memset(&input_buffer, 0, sizeof(input_buffer));
GetOneAllocInputBuffer(venc, &input_buffer);
// 步骤3
unsigned char* yptr = (unsigned char*)input_buffer.pAddrVirY;
unsigned char* uvptr = (unsigned char*)input_buffer.pAddrVirC;
bgr2yuv420sp(bgr.data, width, height, yptr, uvptr, aligned_width);
FlushCacheAllocInputBuffer(venc, &input_buffer);
// 步骤4
AddOneInputBuffer(venc, &input_buffer);
VideoEncodeOneFrame(venc);
AlreadyUsedInputBuffer(venc, &input_buffer);
ReturnOneAllocInputBuffer(venc, &input_buffer);
VencOutputBuffer output_buffer;
GetOneBitstreamFrame(venc, &output_buffer);
// 步骤5
FILE* fp = fopen(path, "wb");
fwrite(output_buffer.pData0, 1, output_buffer.nSize0, fp);
if (output_buffer.nSize1)
{
fwrite(output_buffer.pData1, 1, output_buffer.nSize1, fp);
}
fclose(fp);
RGB转YUV的计算公式为
y = 0.29900 * r + 0.58700 * g + 0.11400 * b
u = -0.16874 * r - 0.33126 * g + 0.50000 * b + 128
v = 0.50000 * r - 0.41869 * g - 0.08131 * b + 128
这不是标准的 BT601 系数，而是JPG图片专用的系数，t113-i上的g2d硬件目前还没途径实现这样的颜色转换，因此只能使用CPU软件实现
Cortex-A7的浮点性能不强，先量化为纯整数实现
y = ( 38 * r + 75 * g + 15 * b + 64) >> 7
u = ((-43 * r - 84 * g + 127 * b + 128) >> 8) + 128
v = ((127 * r - 107 * g - 20 * b + 128) >> 8) + 128
基于新公式，加入ARM neon指令集加速
// 初始化系数
uint8x8_t _v38 = vdup_n_u8(38);
uint8x8_t _v75 = vdup_n_u8(75);
uint8x8_t _v15 = vdup_n_u8(15);
uint8x8_t _v127 = vdup_n_u8(127);
uint8x8_t _v84 = vdup_n_u8(84);
uint8x8_t _v107 = vdup_n_u8(107);
uint8x8_t _v43 = vdup_n_u8(43);
uint8x8_t _v20 = vdup_n_u8(20);
uint16x8_t _v128 = vdupq_n_u16((128 << 8) + 128);
const unsigned char* bgr_ptr;
// 加载 8个 RGB
uint8x8x3_t _bgr = vld3_u8(bgr_ptr);
uint8x8_t _b = _bgr.val[0];
uint8x8_t _g = _bgr.val[1];
uint8x8_t _r = _bgr.val[2];
// 计算 8个 Y
uint16x8_t _y = vmull_u8(_b, _v15);
_y = vmlal_u8(_y, _g, _v75);
_y = vmlal_u8(_y, _r, _v38);
uint8x8_t _y_u8 = vqrshrun_n_s16(vreinterpretq_s16_u16(_y), 7);
// 计算 8个 U
uint16x8_t _u = vmlal_u8(_v128, _b, _v127);
_u = vmlsl_u8(_u, _g, _v84);
_u = vmlsl_u8(_u, _r, _v43);
uint8x8_t _u_u8 = vqshrn_n_u16(_u, 8);
// 计算 8个 V
uint16x8_t _v = vmlal_u8(_v128, _r, _v127);
_v = vmlsl_u8(_v, _g, _v107);
_v = vmlsl_u8(_v, _b, _v20);
uint8x8_t _v_u8 = vqshrn_n_u16(_v, 8);
对1080p图片，分别使用 opencv-mobile 软编码和 cedarc 硬件编码库+neon加速做解码测试，循环调用记录最低耗时
可以看到米尔-全志T113-i开发板的jpg硬件编码能有效加速大约 12 倍！
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