在编写代码将需要处理YUV格从每个视频帧中提取,然后将其保存为图片。有两种常见的方法在线,第一种是通过opencv自带cvCvtColor,可是这样的方法有bug。得到的图片会泛白。另外一种方法是公式法。

法一:opencv自带cvCvtColor

说明:这样的方法会出现图片“泛白”。详细原因网上是说cvCvtColor这个函数左右协议不同,不太懂。

代码:

void FileWriteFrames(){
char *filename = "E:\\openCV\\zhang\\yuvSource\\football_cif.yuv";
ifstream readMe(filename, ios::in | ios::binary); // 打开并读yuv数据
IplImage *image, *rgbimg, *yimg, *uimg, *vimg, *uuimg, *vvimg;
cvNamedWindow("yuv",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
rgbimg = cvCreateImage(cvSize(ISizeX, ISizeY), IPL_DEPTH_8U, 3);
image = cvCreateImage(cvSize(ISizeX, ISizeY), IPL_DEPTH_8U, 3); yimg = cvCreateImageHeader(cvSize(ISizeX, ISizeY), IPL_DEPTH_8U, 1); // 亮度分量
uimg = cvCreateImageHeader(cvSize(ISizeX/2, ISizeY/2), IPL_DEPTH_8U, 1); // 这两个都是色度分量
vimg = cvCreateImageHeader(cvSize(ISizeX/2, ISizeY/2), IPL_DEPTH_8U, 1); uuimg = cvCreateImage(cvSize(ISizeX, ISizeY), IPL_DEPTH_8U, 1);
vvimg = cvCreateImage(cvSize(ISizeX, ISizeY), IPL_DEPTH_8U, 1);
int nframes;
for(nframes = 0; nframes < FCount; nframes ++){
char nframesstr[20];
readMe.read((char*)Y[nframes],ISizeX*ISizeY);
//readMe.seekg(-ISizeX*ISizeY, ios::cur);
//readMe.read((char*)buf[nframes],ISizeX*ISizeY+ISizeX/2*ISizeY/2+ISizeX/2*ISizeY/2);
readMe.read((char*)buf[nframes],ISizeX/2*ISizeY/2);
readMe.read((char*)buf2[nframes],ISizeX/2*ISizeY/2);
cvSetData(yimg,Y[nframes],ISizeX);
//cvSetData(uimg,buf[nframes] + ISizeX*ISizeY, ISizeX/2);
cvSetData(uimg,buf[nframes], ISizeX/2);
cvSetData(vimg,buf2[nframes], ISizeX/2); cvResize(uimg,uuimg, CV_INTER_LINEAR);
cvResize(vimg,vvimg, CV_INTER_LINEAR);
cvMerge(yimg,uuimg,vvimg,NULL,image); // 合并单通道为三通道
cvCvtColor(image,rgbimg,CV_YUV2BGR); stringstream ss; // 类型转换统一转换为char* 类型
ss << nframes;
ss << ".jpg" ;
ss >> nframesstr;
cvShowImage("yuv", rgbimg);
cvSaveImage(nframesstr,rgbimg);
int c = cvWaitKey(30);
if((char)c == 27)
{
break;
}
}
readMe.close();
cvReleaseImage(&uuimg);
cvReleaseImage(&vvimg);
cvReleaseImageHeader(&yimg);
cvReleaseImageHeader(&uimg);
cvReleaseImageHeader(&vimg);
cvReleaseImage(&image);
cvDestroyWindow("yuv");
}

法二:公式法

代码:

bool YUV420_To_BGR24(unsigned char *puc_y, unsigned char *puc_u, unsigned char *puc_v, unsigned char *puc_rgb, int width_y, int height_y)
{
if (!puc_y || !puc_u || !puc_v || !puc_rgb)
{
return false;
} //初始化变量
int baseSize = width_y * height_y;
int rgbSize = baseSize * 3; BYTE* rgbData = new BYTE[rgbSize];
memset(rgbData, 0, rgbSize); /* 变量声明 */
int temp = 0; BYTE* rData = rgbData; //r分量地址
BYTE* gData = rgbData + baseSize; //g分量地址
BYTE* bData = gData + baseSize; //b分量地址 int uvIndex =0, yIndex =0; //YUV->RGB 的转换矩阵
//double Yuv2Rgb[3][3] = {1, 0, 1.4022,
// 1, -0.3456, -0.7145,
// 1, 1.771, 0}; for(int y=0; y < height_y; y++)
{
for(int x=0; x < width_y; x++)
{
uvIndex = (y>>1) * (width_y>>1) + (x>>1);
yIndex = y * width_y + x; /* r分量 */
temp = (int)(puc_y[yIndex] + (puc_v[uvIndex] - 128) * 1.4022);
rData[yIndex] = temp<0 ? 0 : (temp > 255 ? 255 : temp); /* g分量 */
temp = (int)(puc_y[yIndex] + (puc_u[uvIndex] - 128) * (-0.3456) +
(puc_v[uvIndex] - 128) * (-0.7145));
gData[yIndex] = temp < 0 ? 0 : (temp > 255 ? 255 : temp); /* b分量 */
temp = (int)(puc_y[yIndex] + (puc_u[uvIndex] - 128) * 1.771);
bData[yIndex] = temp < 0 ? 0 : (temp > 255 ? 255 : temp);
}
} //将R,G,B三个分量赋给img_data
int widthStep = width_y*3;
for (int y = 0; y < height_y; y++)
{
for (int x = 0; x < width_y; x++)
{
puc_rgb[y * widthStep + x * 3 + 2] = rData[y * width_y + x]; //R
puc_rgb[y * widthStep + x * 3 + 1] = gData[y * width_y + x]; //G
puc_rgb[y * widthStep + x * 3 + 0] = bData[y * width_y + x]; //B
}
} if (!puc_rgb)
{
return false;
}
delete [] rgbData;
return true;
} IplImage* YUV420_To_IplImage(unsigned char* pYUV420, int width, int height)
{
if (!pYUV420)
{
return NULL;
} //初始化变量
int baseSize = width*height;
int imgSize = baseSize*3;
BYTE* pRGB24 = new BYTE[imgSize];
memset(pRGB24, 0, imgSize); /* 变量声明 */
int temp = 0; BYTE* yData = pYUV420; //y分量地址
BYTE* uData = pYUV420 + baseSize; //u分量地址
BYTE* vData = uData + (baseSize>>2); //v分量地址 if(YUV420_To_BGR24(yData, uData, vData, pRGB24, width, height) == false || !pRGB24)
{
return NULL;
} IplImage *image = cvCreateImage(cvSize(width, height), 8,3);
memcpy(image->imageData, pRGB24, imgSize); if (!image)
{
return NULL;
} delete [] pRGB24;
return image;
} void FileWriteFrames(){
char *filename = "E:\\openCV\\zhang\\yuvSource\\FOOTBALL_352x288_30_orig_01.yuv";
ifstream readMe(filename, ios::in | ios::binary); // 打开并读yuv数据
int nframes;
for(nframes = 0; nframes < FCount; nframes ++){
char nframesstr[20];
readMe.read((char*)Y[nframes],ISizeX*ISizeY);
readMe.seekg(-ISizeX*ISizeY, ios::cur);
readMe.read((char*)buf[nframes],ISizeX*ISizeY+ISizeX/2*ISizeY/2+ISizeX/2*ISizeY/2);
IplImage *rgbimg = YUV420_To_IplImage(buf[nframes], ISizeX, ISizeY);
stringstream ss; // 类型转换统一转换为char* 类型
ss << nframes;
ss << ".jpg" ;
ss >> nframesstr;
cvShowImage("yuv", rgbimg);
cvSaveImage(nframesstr,rgbimg);
int c = cvWaitKey(30);
if((char)c == 27)
{
break;
}
}
readMe.close();
}

完整代码见:http://download.csdn.net/detail/lu597203933/7362687

參见blog:http://blog.csdn.net/dreamd1987/article/details/7259479#

版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载。

YUV格式转换RGB(基于opencv)的更多相关文章

  1. Android 音视频编解码——RGB与YUV格式转换

    一.RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色. ...

  2. 音视频编解码——RGB与YUV格式转换

    一.RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色. ...

  3. YUV格式与RGB格式

    YUV420介绍: YUV420格式是指,每个像素都保留一个Y(亮度)分量,而在水平方向上,不是每行都取U和V分量,而是一行只取U分量,则其接着一行就只取V分量,以此重复(即4:2:0, 4:0:2, ...

  4. 非交织YUV格式转换

    本文为自己写的从非交织yuv420转换出yuv444,yuv422h,yuv422v和手动裁剪422h,422v图片的代码 #include <fcntl.h> #include < ...

  5. 【视频处理】YUV与RGB格式转换

    YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(25 ...

  6. YUV与RGB格式转换

    YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(25 ...

  7. 【图像处理与医学图像处理】YUV与RGB格式转换速度几种方法对比

    [视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与 ...

  8. 【DSP开发】【VS开发】YUV与RGB格式转换

    [视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与 ...

  9. YUV格式分析

    转自:http://www.cnblogs.com/armlinux/archive/2012/02/15/2396763.html Andrew Huang <bluedrum@163.com ...

随机推荐

  1. Zero Downtime Upgrade of Oracle 10g to Oracle 11g Using GoldenGate — 3

    DDL Setup Steps SQL> grant execute on utl_file to ggs; Grant succeeded. Create GLOBALS file [orac ...

  2. 【2014 Multi-University Training Contest 2 1002】/【HDU 4873】 ZCC Loves Intersection

    果然,或滥用零件,啥都不说了.我们欣慰地学习阅读.这两天残疾儿童是数学. 这是求所需的问题,不明确.贴上官方的解题报告. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi ...

  3. ASP.Net中上传文件的几种方法

    在做Web项目时,上传文件是经常会碰到的需求.ASP.Net的WebForm开发模式中,封装了FileUpload控件,可以方便的进行文件上传操作.但有时,你可能不希望使用ASP.Net中的服务器控件 ...

  4. hadoop编程小技巧(7)---自己定义输出文件格式以及输出到不同文件夹

    代码測试环境:Hadoop2.4 应用场景:当须要定制输出数据格式时能够採用此技巧,包含定制输出数据的展现形式.输出路径.输出文件名称称等. Hadoop内置的输出文件格式有: 1)FileOutpu ...

  5. Windows Cygwin Redis 安装(转)

    在win平台下编译Redis一般有两种方式: 1. 基于MS VC进行编译,生成原生可执行文件 该方式需要创建MSVC项目文件以及对Redis源码进行适当调整. 这里提供一个可行版本,由微软开放团队进 ...

  6. Oracle 数据恢复指导具体解释

    1.数据恢复指导 : 高速检測.分析和修复故障 最大程度地降低停机故障和执行时故障 将对用户的干扰降到最低 用户界面:    --EM GUI 界面 (多个路径)    --RMAN 命令行 支持的数 ...

  7. 彩色图像--色彩空间 HSI(HSL)、HSV(HSB)

    得知DIP文章66日 转载请注明文章出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管.欢迎共同开发:https://g ...

  8. 微软自家Dism的妙用

    很多人应该都听说过Dism,是微软自带的工具,其实自从Win8发布以来Dism的功能就大幅度增强了,大家都知道系统里面有个打开关闭Windows功能,  但是在这里你只能关闭这些功能,却不能删除他们. ...

  9. Android 最热的高速发展框架XUtils

    近期搜了一些框架供刚開始学习的人学习,比較了一下XUtils是眼下git上比較活跃 功能比較完好的一个框架,是基于afinal开发的,比afinal稳定性提高了不少.以下是介绍: 鉴于大家的热情,我又 ...

  10. Android内置下拉刷新组件SwipeRefreshLayout

    也许下拉刷新之前,你可能会使用一些第三方的开源库,例如PullToRefresh, ActionBar-PullToRefresh等待,但现在有的正式组成部分---SwipeRefreshLayout ...