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图像处理里面，opencv基本是一个标准模块。但是由于图像处理的特点，如果所有的算法都是cpu来做的话，效率会很低。那么，为了提高效率，就会使用好一点的cpu。在嵌入式设备上，用好一点的soc，自然而然对应的成本就会上升。所以，这里面就需要有一个平衡，即提高算法的性能，也要降低硬件的成本。
1、opencv常用的加速方法
目前来说，opencv加速主要有这么几个方向。第一，汇编优化。这种方法，就是把常用的算法，用汇编指令重新实现一下，一般难度较大。第二，用cuda代替。cuda是nvidia公司的gpu开发平台。所以如果使用cuda，要么安装nvidia的显卡，要么使用nvidia的嵌入式soc，两者都不便宜。第三，使用带有硬加速平台的soc，比如某思的ive模块。
2、哪些算法可以做成硬加速
图像处理中，有一些固定模式的算法，可以做成硬件加速的形式。这里面包括文件格式的转换、增强、滤波、二值化、膨胀、腐蚀等等。工业图像上面，一般对物体的提取也就是这几个步骤。只有最后一步轮廓提提取的时候，才会用cpu去算。
3、硬件加速原理
和cpu一个、一个去处理元素不同，硬件处理图像的时候一般是数据读取、处理、保存同时进行的。在过程当中，很多计算是同时进行的，假设有一个3x3的矩阵，硬件来处理的话，就会这么来做，
第一步，同时计算矩阵的9个数据，每个计算就是mac处理，即3乘1加；
第二步，将9个计算好的数据做一次加法运算；
第三步，计算结果写入buffer，等待写入内存。
4、怎么使用加速模块
使用方法基本和opencv是一样，直接调用soc厂家提供的api即可。一般来说，对于一个应用而言，前半部分，都是使用加速模块完成的；后面的部分还是由cpu完成的。后面的这一段算法，没有办法用硬件加速完成，类似于轮廓查找、阈值剔除、业务逻辑处理等等。
很多加速api其实一眼就知道对应的功能是什么，比如ss_mpi_ive_dilate、ss_mpi_ive_erode、ss_mpi_ive_threshold等等。如果想更简单一点，可以把mode设置为阻塞的模式，这样硬件执行完毕了，才能进行后续的动作。不过为了提高效率，最好是把所有的command都提交上去，等待所有的command的结果一起下来就好了。
当然，使用加速模块的前提，首先是保证对应的算法驱动加载好。这些驱动要么位于kernel中，要么位于ko文件中。
5、怎么调试
调试的方法一般有两种，一种是直接看api的返回值，即通过打印的方法来进行调试；另外一种就是通过查看cat /pro/unmap/ive的办法来进行调试。这些都是通用的步骤。
6、其他加速模块
除了常用的图像加速之外，另外一块就是AI加速。很多soc现在都配备了npu，所以现在需要做的就是把pc训练好的model，通过厂家的工具翻译成soc可以识别的model，通过npu来加载、运行，获得最终的结果。不同的厂家可能有不同的名字来做这一件事情，比如某思就叫nnie，但是实质是一个道理。
本质上，不管是isp，还是编解码、ive、nnie、crc、aes、mpp，本质上都是把常用的、费时间的、逻辑固定的算法硬件化，这样就不需要很好的cpu，也能实现一样的图像处理性能。
