FFmpeg中AVFrame到OpenCV中Mat的两种转换方法 方法一：查表法 void AVFrame2Img(AVFrame *pFrame, cv:...
在这个例子中,yuv_image是一个包含YUV数据的numpy数组。我们使用cv2.cvtColor函数将其转换为BGR格式(因为OpenCV默认使用BGR而非RGB),然后显示或保存转换后的图像。 3. 验证转换结果 为了确保转换的正确性,可以通过比较转换前后的图像来验证结果。如果可能的话,还可以使用一个已知的正确RGB图像作为参考。此外,还可以使用...
//yuv转rgb,然后将rgb转换进image voidYUV_to_RGB(unsignedchar*pYUV,unsignedchar*pRGB,intwidth,intheight) { unsignedchar* point_Y =pYUV;//找到Y、U、V在内存中的首地址 unsignedchar* point_U =pYUV+height*width; unsignedchar* point_V = point_U + (height*width/ 4); unsignedchar* pBGR ...
virtual bool InitScale() = 0; virtual AVFrame* RGBToYUV(char *rgb) = 0; //视频编码器初始化 virtual bool InitVideoCodec() = 0; //视频编码 virtual AVPacket *EncodeVideo(AVFrame *frame) = 0; 将他们定义成纯虚函数让他们的子类都需要进行实现。 XRtmp工厂类主要负责将编码后的数据推流给服务...
cv::COLOR_RGB2YUV = 83, cv::COLOR_YUV2BGR = 84, cv::COLOR_YUV2RGB = 85, cv::COLOR_YUV2RGB_NV12 = 90, cv::COLOR_YUV2BGR_NV12 = 91, cv::COLOR_YUV2RGB_NV21 = 92, cv::COLOR_YUV2BGR_NV21 = 93, cv::COLOR_YUV420sp2RGB = COLOR_YUV2RGB_NV21, cv::COLOR_YUV420sp2BGR...
我有一个yuv420p像素格式的视频。一开始,我尝试使用管道和像素格式作为rgb24读取每个帧的字节。我用PIL来制作图像。然而,使用rgb24格式读取的帧似乎有点质量下降。pipe:1然后我试着用yuv420p像素格式读取它。它是一个1920*1080yuv420p帧中的3110400字节。我将这些数据扔到PIL中: ...
YUV格式检查:首先,我们确保图像的格式为YUV_420_888。 转换逻辑:在convertYUVToJPEG方法中,你需要实现实际的YUV到JPEG转换逻辑。可以使用现成的图像处理库(如libjpeg、OpenCV等)来完成这一部分。例如,使用Android的RenderScript进行效能优化。 保存JPEG图片:选择一个存储位置并将JPEG数据写入文件。
从摄像头采集数据为yuv420, 是不是需要通过 rockx_image_convert 转换为 rgb , 才能调用rockx_face_detec ... rockx需要的是rgb的数据,因此YUV的数据要使用RGA库进行数据格式转换,转换成RGB888再送给rockx。RGA的使用参考wiki文档,http://t.rock-chips.com/wiki.php?mod=view&id=57#h1_2 作者: astree ...
NV21是android平台摄像设备输出的标准格式,经常需要将它转为RGB或BGR格式, 以下是NV21格式图像矩阵转为RGB/BGR的实现代码,代码在windows/linux/android平台测试通过. NV21格式的具体定义参见:《YUV(NV21)图像数据到RGB颜色空间的转换》关于YUV与RGB的转换网上有很多文章,参见:《YUV与RGB互转各种公式》 ...
(2)基于RGB-3DMM的人脸识别 (3)基于RGB-D的人脸识别 方法 关键点定位概述 一般人脸中有5个关键点,其中包括眼睛两个,鼻子一个,嘴角两个。还可以细致的分为68个关键点,这样的话会概括的比较全面,我们本次研究就是68个关键点定位。 上图就是我们定位人脸的68个关键点,其中他的顺序是要严格的进行排序的。从1...