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RK3588 RGA 测试

news 来源：原创 2025/8/26 23:11:35

RK3588 RGA 测试

    • 一、数据分析总结【由LLM生成】
    • 二、考链接
    • 三、测试数据
    • 四、测试过程
      • 4.1 编译librga SDK
      • 4.2 运行自带的测试
      • 4.3 生成`Resize`测试程序
      • 4.4 运行`Resize`测试
      • 4.5 遇到的错误

一、数据分析总结【由LLM生成】

本次测试针对不同的源图像尺寸、目标图像尺寸和缩放算法，比较了OpenCV、RGA和OpenCL三种方法的性能表现，包括耗时、CPU占用率，以及对于RGA算法的MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比）评估。以下是详细分析：

1. 缩放算法对性能的影响

  • INTER_NEAREST（最近邻插值）

    • OpenCV：耗时最低，耗时范围为0.124ms至0.761ms，CPU占用率在0.009%至0.177%之间。
    • RGA：耗时略高于OpenCV，范围为2.105ms至5.380ms，但CPU占用率较低，介于0.027%至0.078%之间。
    • OpenCL：耗时在0.907ms至6.423ms之间，CPU占用率在0.142%至0.452%之间。

  • INTER_LINEAR（线性插值）

    • OpenCV：耗时有所增加，范围为0.507ms至5.348ms，CPU占用率在0.020%至0.166%之间。
    • RGA：耗时稳定在2.114ms至5.812ms，CPU占用率介于0.025%至0.077%之间。
    • OpenCL：耗时波动较大，范围为0.576ms至12.423ms，CPU占用率在0.092%至0.466%之间。

  • INTER_CUBIC（三次样条插值）

    • OpenCV：耗时显著增加，范围为2.279ms至8.115ms，CPU占用率较高，在0.074%至1.594%之间。
    • RGA：耗时略有增加，范围为2.003ms至5.977ms，CPU占用率在0.024%至0.080%之间。
    • OpenCL：耗时最高，范围为0.565ms至13.871ms，CPU占用率在0.079%至1.790%之间。

2. 图像尺寸对性能的影响

  • 源图像较大，目标图像较小（下采样）

    • 当从高分辨率缩小到低分辨率时，OpenCV的耗时相对较低。
    • RGA的耗时变化不大，表现出稳定性。
    • OpenCL的耗时在部分情况下高于OpenCV和RGA。

  • 源图像较小，目标图像较大（上采样）

    • OpenCV的耗时显著增加，特别是在使用INTER_CUBIC算法时。
    • RGA仍然保持较为稳定的耗时。
    • OpenCL在某些情况下耗时较低，但整体波动较大。

3. 不同方法的性能比较

  • 耗时

    • OpenCV：在简单的插值算法和下采样情况下耗时最低，但在上采样和复杂算法下耗时增加明显。
    • RGA：耗时稳定，受算法和尺寸变化影响较小。
    • OpenCL：耗时波动较大，受算法和尺寸影响显著。

  • CPU占用率

    • OpenCV：CPU占用率随着算法复杂度和图像尺寸的增加而提升。
    • RGA：CPU占用率始终较低，资源占用少。
    • OpenCL：CPU占用率介于OpenCV和RGA之间，部分情况下接近OpenCV的占用水平。

4. 图像质量分析

  • RGA的MSE和PSNR

    • MSE范围：1413.257至2294.696，数值较高，表示图像与原图有较大差异。
    • PSNR范围：24.433至25.950dB，数值偏低，表示图像质量下降。
    • 说明：RGA在追求速度的同时，可能牺牲了部分图像质量。

  • OpenCL的MSE和PSNR

    • 数据显示为0，表示跟OpenCV的结果没有差异

5. 综合结论

  • 性能方面

    • 对于简单的缩放任务，OpenCV具有较低的耗时和适中的CPU占用率。
    • RGA在耗时和CPU占用率上表现出色，特别适合对实时性要求高、CPU资源有限的应用场景。
    • OpenCL的性能不够稳定，耗时和CPU占用率波动较大，需要根据具体情况评估。

  • 图像质量方面

    • RGA的图像质量相对较差，需权衡速度和质量的需求。

6. 建议

  • 选择合适的缩放算法

    • 根据对图像质量和处理速度的要求选择合适的算法。INTER_NEAREST速度快但质量一般，INTER_LINEAR和INTER_CUBIC质量更好但耗时更长。

  • 方法选择

    • 如果追求速度且对图像质量要求不高，RGA是一个优选方案。
    • 如果对图像质量要求较高，建议使用OpenCV的高级插值算法。
    • 使用OpenCL时，需要进一步测试其图像质量，并优化性能以确保稳定性。

  • 进一步工作

    • 建议对OpenCL方法进行完整的MSE和PSNR测试，以评估其图像质量。
    • 针对不同的应用场景，平衡性能和质量，选择最适合的缩放方案。

本次测试全面比较了三种缩放方法在不同情况下的性能和质量表现。结果显示，没有一种方法在所有方面都占优势，需根据实际需求进行取舍。在实际应用中，应考虑到图像尺寸、缩放比例、质量要求以及硬件资源等因素，选择最适合的缩放策略。此外RGA还有一定的约束,具体请参考手记手册

二、考链接

  • Rockchip_Developer_Guide_RGA_CN

三、测试数据

源宽度源高度目标宽度目标高度缩放算法OpenCV耗时OpenCV CPU占用RGA耗时RGA CPU占用RGA MSERGA PSNROpenCL 耗时OpenCL CPU占用OpenCL MSEOpenCL PSNROpenCL 拷入OpenCL resize 第一次OpenCL resize 第三次OpenCL 拷出
192010801280720INTER_NEAREST0.5390.1065.2450.0781413.25724.4996.4230.4520.0000.0001.4732594.6550.7340.159
19201080240240INTER_NEAREST0.1530.0113.9080.0521409.32124.4405.6310.1690.0000.0001.5292531.6950.2730.044
128072019201080INTER_NEAREST0.7610.1775.3800.0722212.02224.4615.0800.4390.0000.0000.5792513.6641.4080.797
1280720240240INTER_NEAREST0.1240.0092.1050.0271444.16424.4334.8000.1420.0000.0000.5202573.9010.3680.107
24024019201080INTER_NEAREST0.7330.1374.4090.0542286.65124.4470.9070.1480.0000.0000.0912549.5621.3140.329
2402401280720INTER_NEAREST0.3310.0612.2530.0272294.69624.4441.1580.1840.0000.0000.0632683.0130.6640.164
192010801280720INTER_LINEAR3.5640.1145.4650.077149.64425.95012.4230.3420.0000.0001.4382583.2952.1840.466
19201080240240INTER_LINEAR0.7010.0263.9200.051431.65524.9877.9030.2260.0000.0001.4522522.4160.4860.097
128072019201080INTER_LINEAR5.3480.1665.8120.0761487.37724.5507.9870.2430.0000.0000.8222528.0974.6430.785
1280720240240INTER_LINEAR0.5070.0202.1140.027874.50524.6285.2670.1640.0000.0000.5762677.0070.3640.056
24024019201080INTER_LINEAR4.0300.1214.2670.0511504.19724.5395.4810.1670.0000.0000.0922660.6264.5490.854
2402401280720INTER_LINEAR1.9530.0592.1820.0261552.62324.5363.5410.1110.0000.0000.0642692.6402.1820.402
192010801280720INTER_CUBIC6.3951.2655.1570.075386.74724.98713.8711.5860.0000.0001.4459.9459.5040.242
19201080240240INTER_CUBIC2.9350.0953.9770.051830.40124.7107.7120.2240.0000.0001.6476.6125.6060.031
128072019201080INTER_CUBIC8.1151.5945.7590.0801925.61624.49411.1951.7900.0000.0000.5659.93810.4330.191
1280720240240INTER_CUBIC2.2790.0742.0180.0251146.48924.5475.6390.1660.0000.0000.5824.1804.0230.076
24024019201080INTER_CUBIC5.9111.1124.4100.0551909.47824.4865.3091.0940.0000.0000.0876.9065.3070.161
2402401280720INTER_CUBIC3.3310.6302.0030.0241916.17824.4873.5550.6820.0000.0000.0794.4203.5380.085

四、测试过程

4.1 编译librga SDK

git clone --recursive https://github.com/nyanmisaka/rk-mirrors.git
cd rk-mirrors/rm -rf build && mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_BUILD_TARGET=buildroot \-DRGA_SOURCE_CODE_TYPE=cpp -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/install ..
make -j4
make install
cd ..export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/build/install/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$PWD/samples/utils/3rdparty/libdrm/lib/arm64/:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$PWD/build/install/bin:$PATH

4.2 运行自带的测试

cp samples/sample_file/in* /data
rgaImDemo --querystrin# Copy the image by RGA.The default is 720p to 720p.
rgaImDemo --copy# Scaling up 720p(1280x720) -> 1080p(1920x1080).         
rgaImDemo --resize    up     # Scaling down 720p(1280x720) -> 480p(720x480).
rgaImDemo --resize    down    # Crop the image by RGA. a picture of 300*300 size is cropped from (100,100).
rgaImDemo --crop# Rotate the image by RGA 90 degrees.
rgaImDemo --rotate  90# Rotate the image by RGA 180 degrees.
rgaImDemo --rotate  180# Rotate the image by RGA 270 degrees.
rgaImDemo --rotate  270# Flip the image by RGA  Horizontal mirror.
rgaImDemo --flip H# Flip the image by RGA  Vertical mirror.
rgaImDemo --flip V# 调用RGA实现快速图像平移操作 RGA.Default translation (300,300).
rgaImDemo --translate   # Blend the image by RGA Porter-Duff SRC mode.
rga

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编程日记 2025/8/24 6:05:31

java中定时任务的实现及使用场景

在 Java 需要中&#xff0c;定时任务的实现方式有单线程模型的 Timer 类、线程池定时任务的 ScheduleExecutorService、spring 框架提供的注解Schedule 定时任务&#xff0c;第三个框架定时任务比如 XX-Job,Quartz 等。 Java 任务调度组件对比与使用指南 一、核心功能对比 特…...

编程日记 2025/8/22 11:11:24

使用 OpenCV 实现哈哈镜效果

在计算机视觉和图像处理领域&#xff0c;OpenCV 提供了非常强大的图像几何变换能力&#xff0c;不仅可以用于纠正图像&#xff0c;还能制造各种“有趣”的视觉效果。今天&#xff0c;我们就来实现一个经典的“哈哈镜”效果&#xff0c;让图像像在游乐园里一样被拉伸、压缩、扭曲…...

编程日记 2025/8/21 13:16:33

【Java高阶面经：微服务篇】9.微服务高可用全攻略：从架构设计到自动容灾

一、架构层：构建抗故障的分布式基石 1.1 多维度冗余设计 1.1.1 跨可用区部署策略 # Kubernetes跨可用区反亲和性配置 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:name: product-service spec:replicas: 3template:spec:affinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedu…...

编程日记 2025/8/21 19:52:43

读一本书第一遍是快读还是细读？

在时间充足且计划对重要书籍进行多遍阅读的前提下&#xff0c;第一遍阅读的策略可以结合**「快读搭建框架」与「标记重点」**&#xff0c;为后续细读奠定基础。以下是具体建议及操作逻辑&#xff1a; 一、第一遍&#xff1a;快读为主&#xff0c;目标是「建立全局认知」 1. 快…...

编程日记 2025/8/26 19:49:13

COMPUTEX 2025 | 广和通5G AI MiFi解决方案助力移动宽带终端迈向AI新未来

随着5G与AI不断融合&#xff0c;稳定高速、智能的移动网络已成为商务、旅行、户外作业等场景的刚需。广和通5G AI MiFi方案凭借领先技术与创新设计&#xff0c;重新定义5G移动网络体验。 广和通5G AI MiFi 方案搭载高通 4nm制程QCM4490平台&#xff0c;融合手机级超低功耗技术…...

编程日记 2025/8/19 23:35:19

JAVA批量发送邮件（含excel内容）

EmailSenderHtmlV1 是读取配置文件《批量发送邮件.xlsx》&#xff0c;配置sheet获取 发件人邮箱 邮箱账号 口令&#xff0c;发送excel数据sheet获取收件人邮箱 抄送人邮箱 邮件标题 第N行开始(N>1,N0默认表头) 第M行结束(M>1,M0默认表头) 附件文件夹…...

编程日记 2025/8/26 22:42:06

MyBatis 关联映射深度解析：_association_ 与 _collection_ 实战教程

一、核心概念与适用场景 在 MyBatis 中，<association> 和 <collection> 用于处理对象间的关联关系，简化复杂查询到对象结构的映射。 标签用途对应关系示例场景<association>映射 单个嵌套对象（“有一个”关系）一对一、多对一员工 (Emp) 属于一个部门 (D…...

编程日记 2025/8/21 17:18:53

NSSCTF [watevrCTF 2019]Wat-sql

90.[watevrCTF 2019]Wat-sql(逻辑漏洞) [watevrCTF 2019]Wat-sql (1) 1.准备 motalymotaly-VMware-Virtual-Platform:~$ file sql sql: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linu…...

编程日记 2025/8/24 6:08:22

C++ 前缀和数组

一. 一维数组前缀和 1.1. 定义 前缀和算法通过预处理数组&#xff0c;计算从起始位置到每个位置的和&#xff0c;生成一个新的数组&#xff08;前缀和数组&#xff09;。利用该数组&#xff0c;可以快速计算任意区间的和&#xff0c;快速求出数组中某一段连续区间的和。 1.2. …...

编程日记 2025/8/22 5:01:03

免费使用GPU的探索笔记

多种有免费时长的平台 https://www.cnblogs.com/java-note/p/18760386 Kaggle免费使用GPU的探索 https://www.kaggle.com/ 注册Kaggle账号 访问Kaggle官网&#xff0c;使用邮箱注册账号。 发现gpu都是灰色的 返回home&#xff0c;右上角的头像点开 验证手机号 再次code-you…...

编程日记 2025/8/22 21:40:38

【css】 flex布局基本知识

Flexible Box 模型&#xff0c;是一种一维的布局模型。一个 flexbox 一次只能处理一个维度上的元素布局&#xff0c;一行或者一列。 轴线 flex 属性与主轴和交叉轴有关&#xff0c;通过flex-direction定义 主轴由 flex-direction 定义&#xff0c;可以取 4 个值&#xff1a;…...

编程日记 2025/8/25 13:02:22

3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering——文章方法精解

SfM → Point-NeRF → 3D Gaussian Splatting &#x1f7e6;SfM Structure-from-Motion&#xff08;运动恢复结构&#xff0c;简称 SfM&#xff09;是一种计算机视觉技术&#xff0c;可以&#xff1a; 利用多张从不同角度拍摄的图像&#xff0c;恢复出场景的三维结构和相机的…...

编程日记 2025/8/17 12:25:33

RestTemplate 发送的字段第二个大写字母变成小写的问题探究

在使用RestTemplate 发送http 请求的时候&#xff0c;发现nDecisonVar 转换成了ndecisonVar ,但是打印日志用fastjson 打印的没有问题&#xff0c;换成jackson 打印就有问题。因为RestTemplate 默认使用的jackson 作为json 序列化方式&#xff0c;导致的问题&#xff0c;但是为…...

编程日记 2025/8/24 2:29:47

第二次中医知识问答微调

由于昨天微调效果并不理想&#xff0c;因此更换数据集和参数进行重新进行了微调 本次微调参数如下&#xff1a; llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /home/qhyz/zxy/LLaMA-Factory/model \ --preprocessing_num_workers 16 \ --…...

编程日记 2025/8/22 18:42:43