YUV图片查看器以及测试文件(YUV420)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YUV图片查看器以及测试文件(YUV420)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考文章:YUV格式的图片查看工具YUView 2.13

亲测可用

在windows上解压打开即可

需要输入一下宽高,如果格式不对,需要设置下格式

yuv格式用什么软件打开,数字图像处理,音视频

还可以看像素分量值,爽歪歪

yuv格式用什么软件打开,数字图像处理,音视频

YUV查看器和YUV测试文件


20230816

YUV图片查看器及其测试文件(YUV420)

本文将深入探讨YUV图片查看器以及与之相关的测试文件(特别是YUV420格式)。我们将首先理解YUV格式,然后详细讨论YUV420子采样。最后,我们将介绍如何构建一个基础的YUV图片查看器,并给出示例代码。

一、YUV格式:理解色彩空间

YUV是一种颜色编码系统,常用于视频系统,包括电视广播和模拟电视。在这种格式中,Y表示亮度(灰阶),而U和V表示色差,即从灰度色彩中减去的颜色部分。

参考:YUV - Wikipedia

二、YUV420:色度子采样

YUV420是YUV格式的一个变种,其中4:2:0表示色度子采样。这意味着每四个像素共享一个色度(U、V)值,从而节省存储空间和传输带宽。此外,人眼对亮度的敏感度远高于色度,因此,通过压缩色度信息,可以在保持图像质量的同时,实现高效压缩。

参考:Chroma subsampling - Wikipedia

// YUV420到RGB的转换公式
int Y = ...;
int U = ...;
int V = ...;

int R = Y + 1.13983 * V;
int G = Y - 0.39465 * U - 0.58060 * V;
int B = Y + 2.03211 * U;

三、YUV图片查看器:构建基础应用

下面我们将探讨如何构建一个基础的YUV图片查看器。为了简化说明,我们将使用Python和OpenCV库来完成这项任务。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,支持多种图像格式和操作。

3.1 安装依赖

在开始之前,确保已经安装了必要的依赖。以下是安装Python和OpenCV的基本步骤:

# 安装Python
sudo apt-get install python3.8

# 安装pip
sudo apt-get install python3-pip

# 使用pip安装opencv-python
pip3 install opencv-python

3.2 加载和显示YUV420图像

以下是一个基本的Python脚本,用于加载YUV420图像并将其转换为RGB格式以进行显示:

import numpy as np
import cv2

def load_YUV420_image(filename, width, height):
    # 打开文件
    with open(filename, 'rb') as f:
        # 读取Y, U, V通道
        Y = np.fromfile(f, dtype=np.uint8, count=width*height).reshape((height, width))
        U = np.fromfile(f, dtype=np.uint8, count=(width//2)*(height//2)).reshape((height//2, width//2))
        V = np.fromfile(f, dtype=np.uint8, count=(width//2)*(height//2)).reshape((height//2, width//2))
        
        # 对U, V通道进行上采样
        U = cv2.resize(U, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        V = cv2.resize(V, (width, height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        
        # 返回合并后的YUV图像
        return cv2.merge([Y, U, V])

# 测试函数
image = load_YUV420_image('test.yuv', 640, 480)

# 转换YUV图像为RGB格式
rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_YUV2BGR)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', rgb_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

至此,我们已经成功创建了一个基础的YUV图片查看器,它可以加载YUV420格式的图像,将其转换为RGB格式,并在窗口中显示出来。

结束语

虽然本文只涵盖了基本的YUV420图像处理和查看技术,但这些内容可以作为进一步探索更复杂应用的基础,例如视频流处理、实时图像转换等。

ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍
ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724919.html

ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍
ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ

ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍
ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ        ‌‍ᅟᅠ

到了这里,关于YUV图片查看器以及测试文件(YUV420)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • android nv21 转 yuv420sp

    上面两个函数的目标都是将NV21格式的数据转换为YUV420P格式,但是它们在处理U和V分量的方式上有所不同。 在第一个函数 NV21toYUV420P_1 中,U和V分量的处理方式是这样的:对于U分量,它从NV21数据的Y分量之后的每个奇数位置取数据;对于V分量,它从NV21数据的Y分量之后的每个偶

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • 图像处理算法大全(基于libyuv或IPP)----RGB32(ARGB)转成yuv420,RGB24,nv12,yuv422集合

    《周星星教你学ffmpeg》技巧 libyuv源码:  ok!打完收工!

    2024年02月07日
    浏览(44)
  • 使用OpenGL 和 opengl ES 渲染YUV图片文件的QT示例

    头文件:CPlayWidget.h cpp文件:CPlayWidget.cpp 默认打开 ./test.yuv文件 头文件:CPlayWidget.h  与上面没有差别 cpp文件:只替换了着色器代码:

    2024年01月20日
    浏览(39)
  • 【音视频原理】图像相关概念 ⑥ ( YUV 与 RGB 之间的转换 | YUV444 颜色编码格式 转为 RGB 格式 | RGB 颜色编码格式 转为 YUV444 格式 )

    YUV 与 RGB 颜色格式之间进行转换时 , 涉及一系列的数学运算 ; YUV 颜色编码格式 转为 RGB 格式 的 转换公式 取决于 于 YUV 的具体子采样格式 : YUV444 YUV422 YUV420 YUV444 格式 转为 RGB 格式 的 转换公式如下 : R = Y + 1.13983 * (V - 128) G = Y - 0.39465 * (U - 128) - 0.58060 * (V - 128) B = Y + 2.03211 * (U

    2024年01月24日
    浏览(63)
  • RAW、RGB、YUV 图像格式区别

    颜色是人的视觉系统对光谱中可见区域的感知效果,它仅存在于人的眼睛和大脑中。为了准确地描述颜色,必须引入色彩空间的概念。正如几何上用坐标空间来描述坐标集合,色彩空间用数学方式来描述颜色集合。 RAW 图像就是图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • Android MediaCodec将h264实时视频流数据解码为yuv,并转换yuv的颜色格式为nv21

    初始化mediacodec 处理数据,解码h264数据为yuv格式 这里传入的是h264格式的实时视频流数据。 处理获取到的nv21颜色格式的yuv数据  yuv视频数据颜色格式转换 h264实时视频流的数据来源 写入h264视频流到sdcard中 rtsp获取h264实时视频流数据  编写C代码加载ffmpeg库 源码地址 https://gi

    2024年01月17日
    浏览(62)
  • YUV4:2:0是什么意思

    我们经常看到YUV中4:2:0,看着好像懂,仔细看又不懂。 比例,N1:N2:N3里面的数字指水平方向上的相对采样率,N1表示在奇数行和偶数行里Y样本的个数,N2表示奇数行里Cb和Cr样本的个数,N3是偶数行里Cb和Cr样本的个数。 例如在4:2:0采样模式下,N1=4,N2=2,N3=0,什么意思呢?

    2024年02月08日
    浏览(24)
  • 【Unity-Shader脚本】0基础学会通过用Unity-Shader脚本渲染图像数据(NV21,NV12,RGBA数据)详细教程--附demo,NV21测试图像,YUV图像查看器。

      最近有一个需求是需要我在Unity中将获取到的图像数据来展示在Unity的界面之中。功能其实很简单,熟悉Unity-Shader的小伙伴可能很快就可以做出来。然而我很少和图像的渲染打交道,基本上是0基础了,在做这个需求之前连Shader是什么都不知道。本文记录了自己做这个需求

    2024年02月03日
    浏览(58)
  • OpenGL和OpenGL ES显示YUV图片的着色器差别(一)

    这里解释的只是用于显示YUV图片的代码,没有增加任何效果: OpenGL 的片段着色器片段: OpenGL 的顶点着色器片段: OpenGL ES 的片段着色器片段: OpenGL ES的顶点着色器片段: 差别: 添加了  #version 320 es  指令,指定使用 OpenGL ES 3.2 版本。 使用  in  和  out  替代了原来

    2024年02月02日
    浏览(38)
  • 在IOS上YUV NV21格式的CVPixelBufferRef转opencv的RGB格式cv::Mat的方法

    因为业务需要,要做这样一个转换。目前写了两种转换方法。 在iphonex真机上运行,一种方法需要24ms一帧,CPU占用率85%,另一种需要17ms一帧,CPU占用率140%。下面就来详细说说。 转换思路是CVPixelBufferRef-UIImage-cv::Mat的路线。 直接上方法: 先是CVPixelBufferRef-UIImage的方法 然后是

    2024年02月12日
    浏览(37)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包