YUV转为jpg图像的实现

2024-12-03 17:59:14

调用opencv库，将yuv图像转为jpg图像。

代码如下：

# define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <string>
#include <iostream>
#include <fstream>

#include <cv.h>
#include <highgui.h> 

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
  int iWidth;
  int iHeight;
  int iFrameNum;
  int iImageSize;

  iWidth = 640;
  iHeight = 480;
  char *inputFileName = "640x480_YUV400.yuv";

  FILE *fpIn;
  if (fopen_s(&fpIn, inputFileName, "rb"))
  {
    cout << "File Open Failed!\n";
    system("pause");
    exit(1);
  }

  iImageSize = iWidth * iHeight;

  unsigned char *InData = (unsigned char*)malloc(iImageSize * sizeof(unsigned char));
  unsigned char *uvData = (unsigned char*)malloc(iImageSize / 2 * sizeof(unsigned char));//uv
  memset(uvData, 128, iImageSize / 2);

  Mat frameYUV(iHeight * 3 / 2, iWidth, CV_8UC1);
  Mat frameBGR;
  Mat frameRGB;
  Mat frameYUV420;

  char outName[128];
  iFrameNum = 0;
  while (1)
  {
    size_t size = fread(InData, sizeof(unsigned char), iImageSize, fpIn);
    if (size == 0)
    {
      cout << "Read Frame Fail!\n";
      system("pause");
      break;
    }
    memcpy(frameYUV.data, InData, iImageSize);
    memcpy(frameYUV.data + iImageSize, uvData, iImageSize / 2);

    cvtColor(frameYUV, frameBGR, CV_YUV2BGR_I420);
    cvtColor(frameBGR, frameRGB, CV_BGR2RGB);

    imshow("video", frameRGB);
    waitKey(1);

    cout << iFrameNum++ << " Frame Processed\n";

    sprintf(outName, "outFile/%d.jpg", iFrameNum);
    imwrite(outName, frameRGB);

  }

  free(InData);
  free(uvData);
  fclose(fpIn);

  return 0;
}

以上这篇YUV转为jpg图像的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

OpenCV+Python--RGB转HSI的实现

cv2.cvtColor函数封装了各种颜色空间之间的转换,唯独没有RGB与HSI之间的转换,网上查来查去也只有C++或MATLAB版本的,自己要用到python里,所以就写写python版本的. HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型.HIS模型是从人的视觉系统出发,直接使用颜色三要素–色调(Hue).饱和度(Saturation)和亮度(Intensity,有时也翻译作密度或灰度)来描述颜色. RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向
利用python读取YUV文件转RGB 8bit/10bit通用

注:本文所指的YUV均为YUV420中的I420格式(最常见的一种),其他格式不能用以下的代码. 位深为8bit时,每个像素占用1字节,对应文件指针的fp.read(1): 位深为10bit时,每个像素占用2字节,对应文件指针的fp.read(2): 然后使用 int.from_bytes() 方法将二进制转换为int型数字. 以下程序可以读8bit或10bit位深的YUV,需要指定从第几帧开始读.一共读多少帧. 它返回三个数组,其shape分别为:Y [frame,W,H] U [frame,
基于YUV 数据格式详解及python实现方式

YUV 数据格式概览 YUV 的原理是把亮度与色度分离,使用 Y.U.V 分别表示亮度,以及蓝色通道与亮度的差值和红色通道与亮度的差值.其中 Y 信号分量除了表示亮度 (luma) 信号外,还含有较多的绿色通道量,单纯的 Y 分量可以显示出完整的黑白图像.U.V 分量分别表示蓝 (blue).红 (red) 分量信号,它们只含有色彩 (chrominance/color) 信息,所以 YUV 也称为 YCbCr,C 意思可以理解为 (component 或者 color). 维基百科上的 RGB
Python 读取 YUV(NV12) 视频文件实例

一.YUV 简介 YUV:是一种颜色编码方法,常使用在各个视频处理组件中 Y'UV, YCbCr, YPbPr等专有名词都可以称为 YUV,彼此有重叠 Y表示明亮度(单取此通道即可得灰度图),U和V则是色度.浓度主流的采样方式有三种,YUV4:4:4,YUV4:2:2,YUV4:2:0 可以根据其采样格式来从码流中还原每个像素点的 YUV 值,进而通过 YUV 与 RGB 的转换公式提取出每个像素点的 RGB 值,然后显示出来 YUV4:2:0 数据在内存中的长度是 3 / 2 * heigt
opencv-python 读取图像并转换颜色空间实例

我就废话不多说了,直接上代码吧! #-*- encoding:utf-8 -*- ''' python 绘制颜色直方图 ''' import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def readImage(): #读取图片 B,G,R,返回一个ndarray类型 #cv2.IMREAD_COLOR # 以彩色模式读入 1 #cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 以灰色模式读入 0 img = cv2.im
YUV转为jpg图像的实现

调用opencv库,将yuv图像转为jpg图像. 代码如下: # define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <string> #include <iostream> #include <fstream> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui
C#将PDF转为多种图像文件格式的方法（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
利用python实现.dcm格式图像转为.jpg格式

如下所示: import pydicom import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import pandas as pd import numpy as np import os def Dcm2jpg(file_path): #获取所有图片名称 c = [] names = os.listdir(file_path) #路径 #将文件夹中的文件名称与后边的 .dcm分开 for name in names: index = name.
RGB和YUV 多媒体编程基础详细介绍

RGB和YUV 多媒体编程一.概念 1.什么是RGB? 对一种颜色进行编码的方法统称为"颜色空间"或"色域".用最简单的话说,世界上任何一种颜色的"颜色空间"都可定义成一个固定的数字或变量.RGB(红.绿.蓝)只是众多颜色空间的一种.采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度.记录及显示彩色图像时,RGB是最常见的一种方案. 2.什么是YUV? YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和
Android OpenGL ES 实现抖音传送带特效(原理解析)

目录抖音传送带特效原理抖音传送带特效实现抖音 APP 真是个好东西,不过也容易上瘾,老实说你的抖音是不是反复卸载又反复安装了,后来我也发现我的几个 leader 都不刷抖音,这令我挺吃惊的. 我刷抖音主要是为了看新闻,听一些大 V 讲历史,研究抖音的一些算法特效,最重要的是抖音提供了一个年轻人的视角去观察世界.另外,自己感兴趣的内容看多了,反而训练抖音推送更多类似的优质内容,大家可以反向利用抖音的这一特点. 至于我的 leader 老是强调刷抖音不好,对此我并不完全认同. 抖音传送带特效原
Pytorch 使用opnecv读入图像由HWC转为BCHW格式方式

传统使用opencv自带的swapaxes进行转换,然后使用pytorch的from_numpy转为tensor 例如: img = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1) 但是有一个常用的图像增广模块albumentations模块中的img_to_tensor进行直接转换注意:我这里使用unsqueeze是为了验证模型的输出,如果使用pytorch的dataset则不需要使用这个操作补充知识:pytorch只用中要注意通道问题 cv读进来的是BGR图像,通道是hc
Python图像灰度变换及图像数组操作

使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介: NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量.矩阵.图像等)以及线性代数函数. 数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积.转置.解方程系统.向量乘积和归一化.这为图像变形.对变化进行建模.图像分类.图像聚类等提供了基础. 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象

YUV转为jpg图像的实现

相关推荐

随机推荐