RA8 Cortex-M85 Helium入门指南（3）

瑞萨RA8x1系列工具支持如下：

*编译器必须直接从第三方购买并获得许可

J-Link model需要支持Cortex-M85

- BASE / PLUS V11

- ULTRA+ / PRO V5

- J-Link Model

瑞萨RA8x1编译器支持如下：

注：

1.CM85有限支持。

2.Beta版本。

3.IAR自动矢量化支持还在开发中。

PACBTI : Pointer Authentication Code & Branch Target Identification  指针验证和分支目标识别

Helium实例

我们将通过一个RGBA图像数据中的R（红色），G（绿色），B（蓝色）3种色彩通道数据分离的例子，介绍使用helium原语函数的解交织（deinterleaving）功能。

在计算机图形学中，一个RGB颜色模型是由RGB3个色彩通道数据构成的，每个通道用了8位色彩深度，共计24位，包含了所有的彩色信息。

为实现图形的透明效果，采取在图形文件的处理与存储中附加上另一个8位信息的方法，这个附加的代表图形中各个素点透明度的通道信息就被叫做Alpha通道。

Alpha通道使用8位二进制数，就可以表示256级灰度，即256级的透明度，因此图片可以是RGB888或者RGBA888，当然现在也有一些其他的格式，如RGB565，RGB555等。

下图这张彩色图片的分辨率是240*160，格式是RGBA8888的。

图片的色彩数据排列为按照下列方式，RGBA，RGBA，如此反复循环。

通过使用vld4q来进行4个色彩通道数据的解交织操作。

在这个例子中，我们使用了以下的Helium原语函数编程。

通过上面的代码，我们可以得到3张不同灰度的图片，下面仅给出G通道的数据供参考，其他通道数据类似，只是灰度不同。 

 

图像数据可以使用e2 studio中的Memory工具直接显示出来，非常方便图像类的调试。

使用普通的标量操作C代码，如下所示： 

在RA8x1的实际部署中，对比了上面的两种代码运行时间，使用了helium原语函数编程的代码比普通的标量C代码要快1倍以上。如果图片的分辨率越大，提示效果会更加明显。

 

审核编辑：刘清