void NV21_T_RGB(unsigned int width , unsigned int height , unsigned char *yuyv , unsigned char *rgb) { const int nv_start = width * height ; u32 i, j, index = 0, rgb_index = 0; u8 y, u, v; int r, g, b, nv_index = 0; for(i = 0; i < height ; i++) { for

说明 因工作方面接触到图像处理这一块,需要对手机摄像头采集的原始帧做Rotate或者Scale,但无奈对此的了解少之又少,于是网上搜了一顿,完事后将最近所学总结一下,以方便之后的人别踩太多坑. 首先想要了解YUV为何物: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813 上面的链接中微软已经写的很详细了,国内大部分文章都是翻译这篇文章的,如果还有疑问的同学可以参考下面这些大神的博客: 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例(YUV转

工作问题接触到图像这一块,需要对手机摄像头采集的原始帧做Rotate或者scale,但无奈对此的了解少之又少,于是网上搜了一顿,完事后将最近所学总结一下,以方便之后的人别踩太多坑.       首先想要了解YUV为何物,请猛戳:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813(VS.80).aspx   上面的链接中,微软已经写的很详细了,国内大部分文章都是翻译这篇文章的,如果还有疑问的同学可以参考下面这些大神的博客: 最简单的基于FFmpeg的

NV12格式是yuv420格式的一种,NV12格式的u,v排布顺序为交错排布,假如一幅图像尺寸为W*H,则先Y分量有W*H个,然后U分量和V分量交错排布,U分量和V分量各有W*H/4个,U,V加起来总数是Y分量的一半. NV12内存YUV分量排布如下所示: 下面是CUDA实现的NV12格式到BGR格式的转换代码.StepY,StepUV分别为ffmpeg解码出的源数据中的Y分量一行的宽度和UV分量一行的宽度,比实际的图像宽度要大. __global__ void YCrCb2RGBConver(

http://blog.csdn.net/huiguixian/article/details/17288909 public class YuvToRGB { private static int R = 0; private static int G = 1; private static int B = 2; public static int[] I420ToRGB(byte[] src, int width, int height){ int numOfPixel = width * 

libyuv is an open source project that includes is an instrumentation framework for building dynamic analysis tools. Various tests and profilers are built upon it to find memory handling errors and memory leaks, for instance. solutions = [ { "name&quo

上篇文章Android libyuv使用系列(一)Android常用的几种格式:NV21/NV12/YV12/YUV420P的区别中我们了解了YUV相关的知识,而本篇文章我会介绍libyuv是什么,以及如何使用libyuv进行相应的图像数据处理. 当我们在 Android 中处理 Image 时,常因为 Java 性能和效率问题导致达不到我们期望的效果,例如进行Camera 采集视频流的原始帧时我们需要每秒能够获取足够的帧率才能流畅的显示出来,这也是为什么美颜 SDK 和图像识别等这类 SDK

https://www.jianshu.com/p/5d62a3cf0741 最近使用MediaCodec做编解码H264,写一点东西以免自己再次掉坑. 先说一下具体环境,使用的是,Windows10 + AndroidStudio3.0 + CMake 既然都用了AndroidStudio3.0,就不用android.mk文件啦,直接上CMake. 先上一个,谷歌Android官方链接,可以看到MediaCodec的架构,状态转移图,全部API等. https://developer.andr

MediaCodec的使用demo: https://github.com/vecio/MediaCodecDemo https://github.com/taehwandev/MediaCodecExample http://bigflake.com/mediacodec/ 以下文章转载自: https://www.polarxiong.com/archives/Android-MediaCodec%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%A1%AC%E4

官方源码:http://code.google.com/p/libyuv/简介: libyuv is an open source project that includes YUV scaling and conversion functionality. Scale YUV to prepare content for compression, with point, bilinear or box filter. Convert to YUV from webcam formats. Co

转自:http://bashell.nodemedia.cn/archives/build-google-libyuv-with-ndk-for-android.html 官方网站:https://chromium.googlesource.com/libyuv/ 官方源码:http://code.google.com/p/libyuv/ libyuv Demo : https://github.com/eterrao/AndroidLibyuvImageUtils YUV层的缩放,色彩空间转换

吐槽: 其实常用流程都差不多,但是有时候还是会忘记某一步的详细用法,但是各位朋友请注意,官方已经不推荐Camera类的使用(现在是android.hardware.camera2),但无奈公司项目之前是使用Camera类实现的,并且Camera2貌似是基于API 21以上的,这Android 7的风声都放出来了,可是6.0现在出了3个多月了市场占有率也才貌似3%不到,什么时候才能有个标准化和统一规范,作为一名Android开发者实属不易啊,叹气~ Android实现摄像头实时数据采集及通过硬编码

api WebRTC 接口层.包括 DataChannel, MediaStream, SDP相关的接口.各浏览器都是通过该接口层调用的 WebRTC. call 存放的是 WebRTC “呼叫(Call)” 相关逻辑层的代码. audio 存放音频网络逻辑层相关的代码.音频数据逻辑上的发送,接收等代码. video 存放视频逻辑层及视频引擎层的相关的代码.视频数据逻辑上的发送,接收等代码. 视频引擎层就是指如何控制视频采集,处理和编解码操作的逻辑. sdk 存放了 Android 和 IOS

本篇记录Intel E3 1275处理器集成显卡的硬编码预研过程. 步骤如下: (1)环境搭建 (2)demo编译,测试 (3)研究demo源码,Media SDK API使用 (4)编写so动态库封装RGB,YUV的编码接口 下面记录每个过程的主要事项以及遇到的一些重要问题. 1. 环境搭建 (1)首先在intel官网下载 MediaServerStudioEssentials2017.tar.gz, 主要考虑这个版本的SDK最适合 CentOS7.2.1511, 也可以下载R2版本. (2)

一.Camera2简介 Camera2是Google在Android 5.0后推出的一个全新的相机API,Camera2和Camera没有继承关系,是完全重新设计的,且Camera2支持的功能也更加丰富,但是提供了更丰富的功能的同时也增加了使用的难度.Google的官方Demo:https://github.com/googlesamples/android-Camera2Basic 二.Camera2 VS Camera 以下分别是使用Camera2和Camera打开相机进行预览并获取预览数据

原文: https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/aa904813(v=vs.80) YUV视频格式详解(翻译自微软文档)https://blog.csdn.net/qq_36006553/article/details/52389592 Video Rendering with 8-Bit YUV Formats Gary Sullivan 和 Stephen Estrop微软数字媒体部门四月 2002年更新于 八月 2003 年 摘

背景: 最近在研究音视频,了解YUV这样的格式对于音视频开发比较重要. 虽然这篇文章大部分是转载别人的,但是经过了校对以后,重新排版并补充了一部分内容   概览: 之所以提出yuv格式的原因,是为了解决彩色电视和黑白电视兼容性问题.与我们熟知的RGB类似,YUV也是一种颜色编码方法,主要用于电视系统以及模拟视频领域,它将亮度信息(Y)与色彩信息(UV)分离,没有UV信息一样可以显示完整的图像,只不过是黑白的,这样的设计很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题.并且,YUV不像RGB那样要求三个

概述  之前介绍了YUV码流的采样格式,下面分析下YUV码流的存储格式,YUV码流的存储格式与采样格式息息相关.总的来讲,YUV存储格式主要分为两种: planar 平面格式 指先连续存储所有像素点的 Y 分量,然后存储 U 分量,最后是 V 分量. packed 打包模式 指每个像素点的 Y.U.V 分量是连续交替存储的. 根据采样方式和存储格式的不同,就有了多种 YUV 格式.这些格式主要是基于 YUV 4:2:2 和 YUV 4:2:0 采样. 常见的基于 YUV 4:2:2 采样的格式如

转自:http://www.latelee.org/my-study/yuv-learning-yuv420p-to-rgb24.html 对于YUV420的格式,网上有一大堆资料,这里就不说了.直奔主题,给出如何转换的函数,一如既往,只用代码说事. YUV420有打包格式(Packed),一如前文所述.同时还有平面格式(Planar),即Y.U.V是分开存储的,每个分量占一块地方,其中Y为 width*height,而U.V合占Y的一半,该种格式每个像素占12比特.根据U.V的顺序,分出2种格

笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师,CSDN社区专家,特邀编辑,畅销书作者,已出版书籍:<手把手教你架构3D游戏引擎>电子工业出版社和<Unity3D实战核心技术详解>电子工业出版社等. CSDN视频网址:http://edu.csdn.net/lecturer/144 最近公司项目做人脸识别追踪,从相机出来的视频格式是YUV420或者说是NV21格式,在面板上显示出来的使用的是RGB格式,所以要将其转化成该格式,下面先了解一下YUV420格式,网上很多这方面的介绍