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<!-- pymnn/CVImageProcess.md -->
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## MNN.CVImageProcess *[deprecated]*
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```python
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class CVImageProcess
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```
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CVImageProcess用于图像处理，该图像处理类提供了一下图像处理能力：
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- 图像格式转换，类似于`cv2.cvtColor`，通过设置`sourceFormat`和`destFormat`来实现
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- 图像数据类型转换，将`uint8`类型的图像转换为`float32`类型的数据
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- 图像的仿射变换，类似于`cv2.resize`和`cv2.warpAffine`，通过设置[CVMatrix](CVMatrix.md) 来实现
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- 对图像进行归一化，通过设置`mean`和`normal`来实现; `x = (x - mean) / normal`
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*不建议使用该接口，请使用[cv](cv.md)代替*
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### `MNN.CV_ImageFormat_*`
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描述图像格式的数据类型，支持RBG,RGBA,BGR,BGRA,GRAY,YUV_NV21类型
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- 类型：`int`
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- 枚举值：
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- `CV_ImageFormat_BGR`
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- `CV_ImageFormat_BGRA`
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- `CV_ImageFormat_RGB`
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- `CV_ImageFormat_RGBA`
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- `CV_ImageFormat_GRAY`
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- `CV_ImageFormat_YUV_NV21`
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### `MNN.CV_Filter_*`
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描述图片变换时的插值类型，支持最近邻，双线性，双三次插值
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- 类型：`int`
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- 枚举值：
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- `CV_Filter_NEAREST`
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- `CV_Filter_BILINEAL`
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- `CV_Filter_BICUBIC`
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### `MNN.CV_Wrap_*`
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描述图片变换时的填充方式，支持填0，重复，和最近值填充
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- 类型：`int`
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- 枚举值：
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- `CV_Wrap_ZERO`
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- `CV_Wrap_REPEAT`
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- `CV_Wrap_CLAMP_TO_EDGE`
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### `CVImageProcess(config)`
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根据config创建一个图像处理类
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参数：
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- `config:dict` 一个字典，其中的key和value的含义如表格所示
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| key | value | 说明 |
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|:--------------|:-----------|---------------------------------|
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| `filterType` | `MNN.CV_Filter_*` | 用于进行图像缩放的滤波类型，默认为：`CV_Filter_NEAREST` |
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| `sourceFormat` | `MNN.CV_ImageFormat_*` | 用于对转换数据的数据格式进行定义，默认为：`CV_ImageFormat_BGRA` |
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| `destFormat` | `MNN.CV_ImageFormat_*` | 用于对转换数据的数据格式进行定义，默认为：`CV_ImageFormat_BGRA` |
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| `wrap` | `MNN.CV_Wrap_*` | 用于对转换后的图像进行填充，默认为：`CV_Wrap_ZERO` |
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| `mean` | `tuple` | 用于对输入图像进行减均值处理，默认为：`(0, 0, 0, 0)`|
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| `normal` | `tuple` | 用于对输入图像进行归一化处理，默认为：`(1, 1, 1, 1)`|
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返回：CVImageProcess对象
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返回类型：`CVImageProcess`
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### `setMatrix(matrix)`
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设置仿射变换矩阵
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参数：
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- `matrix:CVMatrix` 图片仿射变换的变换矩阵, 参考[CVMatrix](CVMatrix.md)
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返回：`None`
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返回类型：`None`
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### `setPadding(value)`
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当填充类型为`CV_Wrap_ZERP`时，设置填充值，如果不设置则填充0
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参数：
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- `value:int` 填充值，默认填充0
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返回：`None`
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返回类型：`None`
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### `convert(src, iw, ih, stride, dst)`
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执行图像处理流程，将src中的数据按照config和matrix的要求进行转换，并将结果存入dst中
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参数：
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- `src:int|PyCapsule|tuple|ndarray` 输入的图像数据，可以是指针(int, PyCapsule)，也可以是数据（Tuple, ndarray）
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- `iw:int` 输入图像的宽度
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- `ih:int` 输入图像的高度
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- `stride:int` 输入图像的步长，指每行的字节数，输入`0`则`stride=iw * ichannel`; *注意在处理YUV图像的时候必须传入stride*
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- `dst:Tensor` 输出的图像Tensor
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返回：`None`
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返回类型：`None`
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### `createImageTensor(dtype, width, height, channel, data)`
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创建一个存储图像的Tensor
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*该解口功能不完善，不建议使用*
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参数：
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- `dtype:MNN.Halide_Type_*` Tensor的数据类型
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- `width:int` 图像的宽度
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- `height:int` 图像的高度
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- `channel:int` 图像的通道数
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- `data:NoneType` 未使用参数
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返回：存储图像的Tensor对象
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返回类型：`Tensor`
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### `Example`
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更多用法请参考[CVMatrix中的Example](CVMatrix.html#example)
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```python
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import MNN
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import MNN.cv as cv
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image = cv.imread('cat.jpg')
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image_data = image.ptr
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src_height, src_width, channel = image.shape
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dst_height = dst_width = 224
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# 对读入图像执行一下变换：
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# 1. 图像格式转换：RGB -> BGR
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# 2. 图像大小缩放：h,w -> 224,224
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# 3. 图像类型变换：uint8 -> float32
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# 4. 归一化处理：[0,255] -> [0,1]
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dst_tensor = MNN.Tensor((1, dst_height, dst_width, channel), MNN.Halide_Type_Float, MNN.Tensor_DimensionType_Tensorflow)
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image_processer = MNN.CVImageProcess({'sourceFormat': MNN.CV_ImageFormat_BGR,
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'destFormat': MNN.CV_ImageFormat_RGB,
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'mean': (127.5, 127.5, 127.5, 0),
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'filterType': MNN.CV_Filter_BILINEAL,
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'normal': (0.00784, 0.00784,0.00784, 1)})
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#设置图像变换矩阵
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matrix = MNN.CVMatrix()
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x_scale = src_width / dst_width
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y_scale = src_height / dst_height
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matrix.setScale(x_scale, y_scale)
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image_processer.setMatrix(matrix)
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image_processer.convert(image_data, src_width, src_height, 0, dst_tensor)
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