均值滤波

功能介绍

实现均值滤波功能，加速方式为NEON加速，暂时只支持int16，uint16格式。

代码仓库：https://c-gitlab.horizon.ai/HHP/box/hobot_cv

支持平台

平台	运行方式	示例功能
旭日X3派	Ubuntu 20.04	读取ToF图片，进行均值滤波

准备工作

旭日X3派

1. 旭日X3派已烧录好地平线提供的Ubuntu 20.04系统镜像。

2. 旭日X3派已成功安装TogetheROS.Bot。

使用介绍

当前版本支持的参数范围如下：

• 滤波类型：均值滤波

• 支持的数据类型：int16，uint16

• 滤波核：3x3，5x5

package中提供了简单测试程序，输入为本地的ToF图片，调用hobot_cv中接口实现均值滤波功能。具体接口说明可参考hobot_cv pakcage中的README.md进一步了解。

旭日X3派

# 配置TogetheROS环境
source /opt/tros/setup.bash

# 从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/lib/hobot_cv/config/ .

# 启动测试程序pkg
ros2 launch hobot_cv hobot_cv_neon_blur.launch.py

结果分析

输出结果：
[neon_example-1] ===================
[neon_example-1] image name :config/tof_images/frame1_4.png
[neon_example-1] hobotcv mean cost time:674
[neon_example-1] opencv mean cost time:1025
[neon_example-1] hobotcv mean save rate:0.342439
[neon_example-1]
[neon_example-1] analyse_result start
[neon_example-1] ---------Mean_Blur
[neon_example-1] error sum:8.43744e+06,max:1,mean_error:0.430833
[neon_example-1]
[neon_example-1] -------------------------

其中：

hobotcv mean cost time:674 //hobot_cv 均值滤波neon加速接口耗时674微秒。 opencv mean cost time:1025 //表示opencv的均值滤波耗时1025微秒。 hobotcv mean save rate = （opencv cost time - hobotcv cost time）/ opencv cost time = 0.342439 从以上比较结果，经过hobotcv加速后均值滤波性能提升34%

error sum:8.43744e+06,max:1,mean_error:0.430833　//均值滤波单张图片总误差是：8.43744e+06，单个像素最大误差是：1，平均误差：0.430833 均值滤波平均误差　＝　sum / (width x height) = 8.43744e+06 / (320 x 240)

hobot_cv与opencv处理性能对比

接口类型	滤波核大小	耗时(ms)	单核CPU占比(%)
Hobotcv mean	Size(3,3)	0.466397	31.8
Opencv mean	Size(3,3)	0.676677	40.2
Hobotcv mean	Size(5,5)	0.737171	47.7
Opencv mean	Size(5,5)	0.798177	52.9