YV12转为BGR图像缺失

2026-09-03

海康网络摄像机YV12转换为BGR,由opencv Mat显示（转）

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式 YYYY V U. 我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 = 230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

C# 如何将PDF转为多种图像文件格式（Png/Bmp/Emf/Tiff）

PDF是一种在我们日常工作学习中最常用到的文档格式之一,但常常也会因为文档的不易编辑的特点,在遇到需要编辑PDF文档内容或者转换文件格式的情况时让人苦恼.通常对于开发者而言,可选择通过使用组件的方式来实现PDF文档的编辑或者格式转换,因此本文将介绍如何通过使用免费版的组件Free Spire.PDF for .NET来转换PDF文档.这里介绍将PDF转换多种不同格式的图像文件格式,如PNG,BMP,EMF,TIFF等,同时,转换文档也分为转换全部文档和转换部分文档为图片两种情况,本文也将作进一步

YUV转为RGB24及IplImage格式(I420和YV12)及Java版实现

http://blog.csdn.net/xy365/article/details/18735849 ——————————————————————————————————————————————————————————— 一.YUV简介一般来说,直接采集到的视频数据是RGB24的格式,RGB24一帧的大小size=width×heigth×3 Byte,RGB32的size=width×heigth×4 Byte,如果是I420(即YUV标准格式4:2:0)的数据量是 size=wi

跟我一起学opencv 第一课之图像加载，修改，保存

使用opencv前记得引入库和头文件: #include<opencv2\opencv.hpp> 1.加载图像(cv::imread)(OPENCV 支持 JPG,PNG,TIFF等常见格式图像文件加载) imread函数原型是: CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); ------imread加载一副由filename指定的图像文件并返回一个Mat对象 ------第一个

OpenCV Mat格式存储YUV图像

YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

python opencv3 图像与原始字节转换

git: https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy import os """ 随机字节的bytearray转为灰度图像和BGR图像 """ randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000)) flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它

Opencv笔记（二）：图像的基本操作——续写

1.图像的透视变换对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵.在变换前后直线还是直线.要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置.这四个点中的任意三个都不能共线.这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建.然后把这个矩阵传给函数cv2.warpPerspective. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('/home/wl/wyg.jpg',0)#以

python_Opencv_图像的基础操作

目标获取像素值并修改获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并为图像扩充边缘几乎所有以上的操作,与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码. 获取像素值并修改代码: # import cv2 import numpy as np # 首先打开一张图片 img=cv2.imread('Koala.jpg') # 在图片中获取一个像素点 px=img[100,100] # 打印出像素值,BGR图片显示[B,

ffmpeg中avframe的YUV格式数据到OpenCV中Mat的BGR格式转换

ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具,视频解码出来的raw数据是yuv格式,用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的.所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换,ffmpeg提供了相应的转换API函数: 下面代码中dec_ctx是解码器上下文,AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式,通过avpicture_get_size()函数获取图像的数据占用空间大小,并使用av_malloc()分配一个outBuff.将outbuff挂到video_frameBGR结构体上,并设置

跟我一起学opencv 第四课之图像的基本操作

1.图像是由像素组成的,所以修改了像素就可以实现图像的改变. 2先看灰度图像(单通道): *****2.获取灰度图像的像素值使用: int gray = gray_src.at<uchar>(row, col): *****3.修改灰度图像的像素值使用:gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反 *****源代码,对灰度图像像素值全部取反 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl

SVG 图像入门教程

http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/08/svg.html 一.概述 SVG 是一种基于 XML 语法的图像格式,全称是可缩放矢量图(Scalable Vector Graphics).其他图像格式都是基于像素处理的,SVG 则是属于对图像的形状描述,所以它本质上是文本文件,体积较小,且不管放大多少倍都不会失真. SVG 文件可以直接插入网页,成为 DOM 的一部分,然后用 JavaScript 和 CSS 进行操作. <!DOCTYPE html> <

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

《学习opencv》笔记——矩阵和图像操作——cvCrossProduct and cvCvtColor

矩阵和图像的操作 (1)cvCrossProduct函数其结构 void cvCrossProdust(//计算两个三维向量的叉积 const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main()

NVIDIA | 一种重建照片的 AI 图像技术

简评:或许可以称之为「擦擦乐」~ 建议大家看看视频示例 ~ 前几天,NVIDIA 的研究人员介绍了一种新的深度学习方法,使用该方法可以重建缺失像素的图像内容. 这种方法被称为「image inpainting」,可以在图像编辑软件中去除不需要的内容,同时用计算机生成的内容进行填充. 虽然有点类似于 PS 中「内容识别」的效果,但是这种新的方法能够处理更大范围的图像缺失,而不仅仅限制在图像中心附近的矩形区域. 简单说就是用神经网络自己想象空白部分的细节. [Research at NVIDIA

javacpp-FFmpeg系列之2：通用拉流解码器，支持视频拉流解码并转换为YUV、BGR24或RGB24等图像像素数据

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言: 第一篇中视频解码成YUVJ420P图像像素数据(以下简称YUV或YUV数据),只是YUV在流媒体协议中用的较多

Emgucv 图像操作笔记

这里记下一些学习过程中的心得和技巧.我用VS2008,C#的平台进行编写. 1.将图片载入PictureBox的方法: Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>("lena.jpg"); //读入一张BGR图像,要将lena.jpg放入DEBUG目录下. pictureBox1.Image = img.ToBitmap(); //ToBitmap()将IImage格式转换为Bitmap格式,便能为PictureBox

Opencv中使用Surf特征实现图像配准及对透视变换矩阵H的平移修正

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

OpenCV学习笔记(3)——图像的基本操作

获取图像的像素值并修改获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并 1.获取并修改像素值先读入图像装入一个图像实体,然后该实体相当于一个多维list,可以直接用数组操作提取像素信息,像素信息为按照BGR顺序排列(灰度图像会返回其灰度值)的一个list,也可以用list操作提取其单个值 import numpy as npimport cv2 img = cv2.imread('2.jpg')px = img[100,100]print(px)blue = img[100,1

一个显示 OpenCV Mat 图像的自定义 Qt 控件

今天学习 Qt 的时候顺手写了一个,包含一个头文件 qcvdisplay.h 和一个源文件 qcvdisplay.cpp,因为这是 qt 默认的文件命名方式,在 Qt Designer 中提升控件时会省去输入文件名的步骤,所以最好不要改名. qcvdisplay.h : #ifndef QCVDISPLAY_H #define QCVDISPLAY_H #include <QWidget> #include <QException> #include <opencv2/cor

YV12转为BGR图像缺失

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