importcv2importnumpyasnp# 读取YUV图像yuv_img=cv2.imread('input.yuv',cv2.IMREAD_UNCHANGED)# 分离Y、U、V分量y=yuv_img[:,:,0]u=yuv_img[:,:,1]v=yuv_img[:,:,2]# 创建空白的RGB图像height,width=y.shape rgb_img=np.zeros((height,width,3),dtype=np.uint8)# YUV转RGBforiinrange(height...
inline void cvtYUV420sp2RGB(unsigned char* dst_data, size_t dst_step, int dst_width, int dst_height, size_t src_step, const unsigned char* y1, const unsigned char* uv) { for (int j = 0; j < dst_height; j += 2, y1 += (src_step << 1), uv += src_step) { unsigned ...
通过以上步骤,你可以成功地将YUV420SP格式的图像数据转换为RGB格式,并验证转换结果的正确性。如果你遇到任何问题,请确保OpenCV库已正确安装,并且YUV420SP图像文件的格式和参数(如宽度和高度)正确无误。
OpenCV 提供了 cv2.cvtColor() 方法可以实现不同色彩空间之间的转换。例如,将 RGB 转换为 HSV、LAB 或 YUV,或者反向转换,都可以通过该函数实现。 常见的色彩空间转换 cv2.COLOR_BGR2RGB:BGR 转 RGB cv2.COLOR_BGR2HSV:BGR 转 HSV cv2.COLOR_BGR2LAB:BGR 转 LAB cv2.COLOR_BGR2YUV:BGR 转 YUV cv2.COLOR...
采用libYUV会更快(一般4倍),采用FFmpeg效果可能更贴近人眼视觉(?),但采用OpenCV最方便,因为libYUV需要从源码根据平台修改编译,并没有库的形式直接调用,FFmpeg虽然有库,但是对python不友好(可能是我个人对基于FFmpeg的库不了解?),opencv就很简单,二进制的Yuv数据读进来就能直接转sRGB,而且和Numpy无缝结合,极为便利。
最常见HSV与RGB、YUV和RGB 的转换 cvCvtColor是Opencv里的颜色空间转换函数,可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换,也可以转换为灰度图像 读入的图片都是RGB defcolor_space_demo(image): gray=cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) ...
⼀般来说，YUV转RGB的主要⼿段有三种：libYUV, from Google Chromium Project, Open Source.FFmpeg, the most popular tool to decode images and videos across all web/pc platforms.(BiliBili也是⽤的这个库做的视频解码）OpenCV, open source project mainly providing all popular and stable algorithms in ...
YUV 色彩空间的相互转换 最常见有两个 - HSV与RGB - YUV与RGB 代码 import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object_demo(image): capture = cv.VideoCapture("src/video.mp4") while(True): ret, frame = capture.read() ...
YUV颜色空间:YUV颜色空间是一种由亮度(Y)和色度(U、V)组成的颜色空间。在视频编码和图像处理中,常使用YUV颜色空间来处理亮度和色彩信息分离的任务。亮度分量Y表示图像的明亮程度,色度分量U和V表示图像的色彩信息。 颜色空间转换可以通过使用相关库或函数进行实现。例如,在OpenCV库中提供了cv2.cvtColor()函数,可用于...
下面是 RGB 和 YUV 互转的主要步骤: 详细步骤和代码 下面我们将逐步详细讲解每一个步骤。 步骤1:安装 OpenCV 库 首先,你需要确保安装了 OpenCV 库。可以使用下面的命令来安装: pipinstallopencv-python 1. 这行命令会将 OpenCV 库安装到你的 Python 环境中。