我们可以使用OpenCV库中的cv2.cvtColor函数来实现YUV420到RGB的转换。以下是一个示例函数: python import cv2 import numpy as np def yuv420_to_rgb(yuv_image, width, height): #将YUV420图像转换为适合cv2.cvtColor处理的格式 # YUV420通常是I420格式,即YYYYYY...UVUVUV... # 需要将其转换为YUV420P格式...
3. 解码 YUV420 数据为 RGB 格式 YUV 数据需要被转换为 RGB 格式以便我们显示。 importcv2defyuv_to_rgb(y,u,v):# 用于存储 RGB 图像rgb_image=np.zeros((height,width,3),dtype=np.uint8)# 进行 YUV 到 RGB 的转换foriinrange(height):forjinrange(width):Y=y[i][j]U=u[i//2][j//2]-12...
YUV文件中,把多个帧的画面连续存放。就是YUV YUV YUV…..这样的不断连续的形式,而其中每个YUV,就是一幅画面。 在这单个YUV中,前w*h个字节是Y数据,接着的w*h/4个字节是Cb数据,再接着的w*h/4个字节为Cr数据。 在由这样降低了分辨率的数据还原出RGB数据的时候,就要依据像素的位置找到它对应的Y,Cb,Cr值...
compose = np.array([Image_Y, Image_V, Image_U]).transpose([1,2,0]).astype(np.uint8) Image = cv.cvtColor(compose, cv.COLOR_YUV2RGB) cv.imwrite("one_frame_of_highway.yuv.png", Image) 方法二: ffmpeg-s352x288-i one_frame_of_highway.yuv one_frame_of_highway.png...
在RGB模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。如图1所示，RGB...
通常都是用 RGB 颜色空间或者 YUV 颜色空间的像素矩阵来表示。在 ffmpeg 里面，我们可以看到源码 li ...
处理YUV文件格式的二进制数据可以通过使用Python的struct模块来实现。首先,根据YUV文件的格式(如YUV420、YUV422等),确定每个像素的字节数,并读取YUV文件中的二进制数据。然后,使用struct.unpack()函数将二进制数据解析为具体的像素值,并进行进一步的处理,如转换为RGB格式或进行其他图像处理操作。
ffmpeg -f image2 -r 25 -i result/video%d.jpg -vcodec libx264 -crf 18 -pix_fmt yuv420p result.mp4 接下来,我们先来聊聊如何使用 GPU 进行提速,然后再来看看有没有更通用的、低成本的提速方案。 使用GPU 进行模型执行提速 如果你没有 GPU,想用最小成本来玩,那么可以直接阅读下一小节内容。
YUV4:2:0 数据在内存中的长度是 3 / 2 * heigth * width,是 RGB24(heigth * width * 3) 格式视频数据内存的一半 二、YUV420(NV12、NV21、I420、YV12) # NV12、NV21 的存储格式为 Y 平面,UV 打包,即:Y 信息存储在一个数组中,UV 信息存储在一个矩阵中。# 不同点在于 UV 的排列顺序NV12: YYYYYY...
python---RGB to YUV420 import numpy as np import cv2 def bgr2nv21(bgr): i420 = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2YUV_I420) height = bgr.shape[0] width = bgr.shape[1] u = i420[height: height + height // 4, :] u = u.reshape((1, height // 4 * width)) v...