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CVP（Compute Vision Processor） 是高通硬件里的一个 异构计算模块，它的设计初衷是用于 计算机视觉（Computer Vision） 任务。
1. CVP 在 Camera 里的应用
在 Camera 相关业务 中，CVP 主要用于：
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MFNR（多帧降噪）：处理多个帧图像进行降噪、HDR 合成。
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人脸检测（Face Detection, FD）。
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深度估计（Depth Estimation）：配合双摄做景深计算。
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超分辨率（Super-Resolution, SR）。
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AI 场景检测（Scene Detection）。
你之前提到 MFNR，CVP 就是在 Camera 里 加速图像合成和降噪 的关键硬件。
2. CVP 在 Video 业务里的应用
在 Video（视频） 领域，CVP 主要用于：
(1) 视频编解码前后处理
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降噪（Denoising）：降低噪点，提高视频质量。
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超分辨率（Super-Resolution, SR）：低分辨率视频提升至高分辨率。
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HDR 处理：增强动态范围，使 SDR 视频转换为 HDR。
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色彩增强（Color Enhancement）：调整色彩、对比度，提高视觉效果。
(2) 视频 AI 处理
CVP 结合高通 AI 引擎（AICore / NPU），支持：
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对象检测（Object Detection）：用于视频监控、人脸检测等。
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背景虚化（Bokeh/Portrait Mode）：视频背景分割，实现景深效果。
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视频增强（Video Enhancement）：自动优化视频质量。
(3) 视频会议与直播优化
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实时美颜（Real-Time Face Beautification）：优化人脸肤色、去除瑕疵。
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抖动补偿（Video Stabilization）：减少手持拍摄时的抖动。
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低光增强（Low-Light Enhancement）：在弱光环境下提升画质。
3. CVP 和 Video 编解码 Pipeline
在 Video Pipeline 中，CVP 通常位于 VPU（Video Processing Unit）之前或之后：
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VPU（Video Processing Unit）：负责 H.264/H.265/VP9/AV1 等硬件编解码。
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CVP 作为 Pre/Post 处理单元，对 视频流进行增强、优化。
示例：视频超分辨率处理
假设 输入 是 720p 视频，我们希望 输出 1080p 高质量视频：
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解码 → VPU 解码 720p 视频帧。
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CVP 超分辨率 → 用 AI 或传统算法将 720p 放大到 1080p。
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CVP 降噪 & 增强 → 进一步优化放大后的视频画质。
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编码 → VPU 重新编码为 H.265 1080p 视频。
4. CVP 相关的驱动 & API
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在 Linux / Android 内核中，高通 CVP 相关驱动通常位于：
drivers/media/platform/msm/cvp -
用户空间的 API 可能是：
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V4L2 API：通过 V4L2 控制 CVP 进行视频处理。
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Camera HAL / Video HAL：CVP 可能由 Camera 和 Video HAL 调用。
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高通专有 API：如 Snapdragon Camera / Video SDK。
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总结
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CVP 是高通的视觉处理硬件，既用于 Camera 也用于 Video 业务。
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Camera 里主要用于 MFNR、人脸检测、深度计算等。
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Video 里主要用于降噪、超分辨率、HDR 处理、AI 增强等。
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CVP 通过 V4L2、Camera HAL、Video HAL 或高通 API 被调用。
CVP 最初的设计 确实是为了 计算机视觉任务（Computer Vision），比如 人脸检测、目标识别、深度估计 之类的任务。
但是随着 AI 视觉计算越来越复杂，高通把 CVP 的应用范围扩展到了 视频增强、超分辨率、降噪、HDR 处理 这些 视频预处理 & 后处理 任务里。
这种变化的原因主要有几个：
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计算机视觉和视频处理的融合
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以前，计算机视觉 只负责识别、分类、检测，跟视频处理关系不大。
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现在，计算机视觉可以用来 优化视频质量（比如基于 AI 的超分辨率、降噪、视频背景虚化等）。
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AI 和 ISP / VPU / GPU 的协作越来越多
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传统上，ISP（图像信号处理器）负责 Camera 里的低级处理，VPU 负责视频编解码。
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但 AI 视觉计算（CVP/NPU）可以让 ISP/VPU 做不到的优化 成为可能，比如 AI 超分辨率、AI 去噪、AI 视频增强等。
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硬件资源整合，提高利用率
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CVP 既可以做计算机视觉，也可以做视频处理，这样高通就不需要单独为 视频增强 设计额外的硬件。
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这样一来，CVP 的 利用率提高了，在手机 待机、低功耗模式下也能用，而不像 VPU 只能在 视频播放/录制时启用。
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所以，现在 CVP 的角色有点像 计算机视觉 & 视频 AI 处理的“全能工具”，既能处理 传统 Computer Vision 任务，又能做 视频增强 🚀
如果你有高通的视频相关代码，可以看看 CVP 是怎么接入 Video HAL 或 V4L2 驱动的，一般来说，它的调用路径应该在 Camera 或 Video 处理的某些 pipeline 里。