1. 全栈程序员必看首页

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

全栈程序员-用户IM • • 未分类

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要YUV420与YUV444互转，YUV420与YUV444读取和保存，YUV的显示和播放功能【尊重原创，转载请注明出处】：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/82454945  OpenCV提供了RGB与YUV420/YUV444互转的接口：cvtColor()，但根尴尬OpenCV就是没有提供YUV444与YUV420互转…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

YUV420与YUV444互转，YUV420与YUV444读取和保存，YUV的显示和播放功能

【尊重原创，转载请注明出处】：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/82454945

    OpenCV提供了RGB与YUV420/YUV444互转的接口：cvtColor()，但根尴尬OpenCV就是没有提供YUV444与YUV420互转的接口，如果你想用OpenCV转换，那就只能使用间接的方法了，将YUV420转为BGR（CV_YUV2BGR_I420），然后再将BGR转为YUV444（CV_BGR2YUV），这很蛋疼！效率太低了。

    实质上，只要我们理解了YUV420与YUV444的数据格式，完全可以自己转换的，下面使用C++实现YUV420与YUV444读取和保存，以及UV420与YUV444互转，并实现YUV的显示和播放功能。

    YUV444和YUV420的测试文件，可以这里下载：https://download.csdn.net/download/guyuealian/10697442

目录

C++读写YUV444和YUV420，现实YUV444与YUV420互转，支持OpenCV显示

一、YUV数据格式

1、YUV分三种采样方式：

2、YUV的存储格式：

二、YUV文件的读取和保存

1、读取YUV文件

2、保存YUV文件

三、C++实现YUV420与YUV444互转

1、YUV420转YUV444

2、YUV444转YUV420

四、显示和播放YUV文件

1、显示YUV图像

2、播放YUV数据 

五、完整的代码

参考资料：

一、YUV数据格式

     YUV有三个分量：Y（Luminance/Luma：亮度）、U和V表示色差，体现的是图片的色彩信息。相对于RGB彩色空间，将亮度信息和色彩信息分离。这种编码模式也更加适应于人眼，据研究表明，人眼对亮度信息比色彩信息更加敏感。而YUV下采样就是根据人眼的特点，将人眼相对不敏感的色彩信息进行压缩采样，得到相对小的文件进行播放和传输。与YUV相像YCbCr其实与其有少许不同，体现在参数的大小上，本质上都是将亮度信息与色彩信息相分开。

1、YUV分三种采样方式：

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

    YUV444：对于每一个像素都对应一个Y分量、一个U分量、一个V分量。

    YUV422：对于一个像素都对应一个Y分量，但是每两个像素（或者说Y分量）对应一个U分量和一个V分量。

    YUV420：对于一个像素都对应一个Y分量，但是每四个像素（或者说Y分量）对应一个U分量和一个V分量。

2、YUV的存储格式：

    YUYUV在存储时是以数组的形式存储的，可以看做连续的三个一维数组。三个数组分别单独存储Y、U、V分量。以一幅100×100的YUV444图像为例，下图表示的YUV444的存储格式和YUV420的存储格式。

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要   

  从总数据量来看，YUV444需要存储100×100×3个值，YUV422需要存储100×100×2个值，YUV420需要存储100×100×3/2个值。

二、YUV文件的读取和保存

1、读取YUV文件

    YUV文件实质上是保存了图像的YUV格式的原始数据，并没有像png、jpg等图像格式对图像的数据进行压缩。这也就是为什么，YUV格式的文件普遍大比较大了。既然 YUV文件是未经压缩的原始数据，那读取和保存YUV文件就十分简单了。基本方法是：只需要调用C++的fopen()函数打开YUV文件获得指向该流的文件指针，然后使用fread()从文件流中直接读取YUV的数据即可。

    下面是实现读取YUV444和YUV420的完整代码：

	/*********************************************************	
	@brief         : 读取yuv图像文件,若输入的是多帧的图像文件,如yuv视频文件,则返回最后一帧的数据
	@param fileYUV : YUV文件
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : unsigned char* 返回YUV数据
	********************************************************/	
    unsigned char* read_yuvImage(string fileYUV, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		FILE * pFileIn;      //输入CS_YUV444文件
		if (NULL == (pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb"))) {
			printf("File input is can't open!\n");
			fclose(pFileIn);
			return nullptr;
		}
		int bufLen = 0;
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			bufLen = w * h * 3;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			bufLen = w*h * 3 / 2;
		}
		unsigned char* yuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		//fread(yuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn);//返回第一帧
		while (fread(yuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))//返回最后一帧
		{
		}
		fclose(pFileIn);
		return yuvBuf;
	}

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

    注意这里定义一个枚举类型ColorSpace：

	enum ColorSpace {
		CS_YUV444,
		CS_YUV420
	};

说明：

    上面read_yuvImage函数若输入的是多帧的图像文件,如yuv视频文件,则返回最后一帧的YUV数据，当然了，你稍微改改就可以实现读取每一帧YUV数据了。下面章节会增加显示YUV数据部分，会借助OpenCV实现播放YUV的视频文件。

2、保存YUV文件

    保存YUV文件也十分简单，调用C++的fopen()函数打开YUV文件获得指向该流的文件指针，然后使用fwrite()把YUV的数据流保存到打开的文件即可。

    下面是实现保存YUV444和YUV420数据的完整代码：

	/*********************************************************
	@brief         : 保存YUV数据流
	@param fileYUV : 输出YUV文件的路径
	@param inbuf   : 需要保存的YUV数据流
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : void
	********************************************************/
	void write_yuvImage(string fileYUV, unsigned char* inframe, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		FILE * pFileOut;     //输出YUV文件
		if (NULL == (pFileOut = fopen(fileYUV.c_str(), "wb"))) {
			printf("File output is can't open!\n");
			fclose(pFileOut);
			return;
		}
		int bufLen = 0;
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			bufLen = w * h * 3;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			bufLen = w*h * 3 / 2;
		}
		fwrite(inframe, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileOut);
		fclose(pFileOut);
	}

三、C++实现YUV420与YUV444互转

    OpenCV提供了RGB与YUV420/YUV444互转的接口：cvtColor()，但根尴尬OpenCV就是没有提供YUV444与YUV420互转的接口，如果你想用OpenCV转换，那就只能间接的方法了，将YUV420转为BGR（CV_YUV2BGR_I420），然后再将BGR转为YUV444（CV_BGR2YUV），这很蛋疼！效率太低了。

    实质上，只要我们理解了YUV420与YUV444的数据格式，完全可以自己转换的，下面使用C++实现YUV420与YUV444互转，这部分不依赖OpenCV，因此效率十分高的！！！

1、YUV420转YUV444

    YUV420转YUV444，实际就是对UV两个分量色度进行上采样，最为简单的实现思路是直接填充。

    以U分量为例，其序列如下

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

    对U进行插值，每个田字格四个位置使用一个U值。

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

    在代码中，可以直接通过对数组循环赋值即可完成。对V分量的操作相同。 填充方式实现简单，但效果较差，一般可以通过插值来完成上采样。

   下面是C++实现YUV420转YUV444的代码：

	void YUV420TOYUV444(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuf, int w, int h) {
		unsigned char *srcY = NULL, *srcU = NULL, *srcV = NULL;
		unsigned char *desY = NULL, *desU = NULL, *desV = NULL;
		srcY = inbuf;//Y
		srcU = srcY + w * h;//U
		srcV = srcU + w * h / 4;;//V

		desY = outbuf;
		desU = desY + w * h;
		desV = desU + w * h;
		memcpy(desY, srcY, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
	   //UV分量转换
		int i, j;
		for (i = 0; i < h; i += 2) {//行
			for (j = 0; j < w; j += 2) {//列
										//U
				desU[i*w + j] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[i*w + j + 1] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[(i + 1)*w + j] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[(i + 1)*w + j + 1] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				//V
				desV[i*w + j] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[i*w + j + 1] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[(i + 1)*w + j] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[(i + 1)*w + j + 1] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
			}
		}
	}

2、YUV444转YUV420

    与YUV420与YUV444思路类似的，我们反过来计算，将YUV444下采样为YUV420即可，

    下面是C++实现YUV444转YUV420的代码：

	void YUV444TOYUV420(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuf, int w, int h) {
		unsigned char *srcY = NULL, *srcU = NULL, *srcV = NULL;
		unsigned char *desY = NULL, *desU = NULL, *desV = NULL;
		srcY = inbuf;//Y
		srcU = srcY + w * h;//U
		srcV = srcU + w * h;//V

		desY = outbuf;
		desU = desY + w * h;
		desV = desU + w * h / 4;

		int half_width = w / 2;
		int half_height = h / 2;
		memcpy(desY, srcY, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
		 //UV
		for (int i = 0; i < half_height; i++) {
			for (int j = 0; j < half_width; j++) {
				*desU = *srcU;
				*desV = *srcV;
				desU++;
				desV++;
				srcU += 2;
				srcV += 2;
			}
			srcU = srcU + w;
			srcV = srcV + w;
		}
	}

四、显示和播放YUV文件

1、显示YUV图像

    YUV数据需要转到RGB才能显示正常，显示部分需要OpenCV的支持，OpenCV的配置，就不说啦，自己搞搞吧！！！这里提供有一个鄙人已经写好的cv_imageshow()函数，可以实现将输入的YUV数据流转为BGR格式，再用OpenCV的imshow()直接进行显示。注意，这里提供cv_imageshow()只能显示一帧数据，即你输入的inbuf数据流必须是一帧的YUV数据。

	/*********************************************************
	@brief         : 显示YUV图片，这里会将YUV转到RGB上进行显示
	@param winname : 窗口显示的名称
	@param inbuf   : YUV数据流，直接将read_yuvImage返回的YUV数据流传入即可显示
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : void
	********************************************************/
	void cv_imageshow(string winname, unsigned char* inframe, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			cv::Mat yuvMat = cv::Mat::zeros(h, w, CV_8UC3);
			std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
			cv::split(yuvMat, yuvChannels);
			yuvChannels.at(0).data = (unsigned char*)inframe;//Y
			yuvChannels.at(1).data = (unsigned char*)inframe + w * h;//U
			yuvChannels.at(2).data = (unsigned char*)inframe + w * h * 2;//V
			cv::merge(yuvChannels, yuvMat);
			cv::Mat bgrMat;
			cv::cvtColor(yuvMat, bgrMat, CV_YUV2BGR);
			cv::imshow(winname, bgrMat);
			cv::waitKey(30);
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			int bufLen = w*h * 3 / 2;
			cv::Mat yuvImg = cv::Mat::zeros(h * 3 / 2, w, CV_8UC1);
			memcpy(yuvImg.data, inframe, bufLen * sizeof(unsigned char));
			//cv::imshow(winname, yuvImg);
			//cv::waitKey(30);
			cv::Mat bgrImg= cv::Mat::zeros(h , w, CV_8UC3);
			cv::cvtColor(yuvImg, bgrImg, CV_YUV2BGR_I420);
			cv::imshow(winname, bgrImg);
			cv::waitKey(30);
		}
	}

2、播放YUV数据 

    上面提供的cv_imageshow()为了显示图片，所以只能显示一帧数据，即你输入的inbuf数据流必须是一帧的YUV数据。但很多YUV文件实质上是多帧的视频文件，要实现YUV文件的播放功能也很简单：循环读取YUV数据流，使用OpenCV的imshow()一帧一帧的显示，就实现了播放YUV的功能了：

    下面是C++实现的cvPlayYUV444和cvPlayYUV420的函数，可以实现播放YUV444和YUV420的文件：

	/*********************************************************
	@brief         : 播放YUV420/YUV444文件
	@param fileYUV : YUV文件
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@return        : void
	********************************************************/
	void cvPlayYUV444(string fileYUV, int w, int h) {
		FILE* pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb+");
		int bufLen = w * h * 3;
		unsigned char* pYuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		cv::Mat yuvMat = cv::Mat::zeros(h, w, CV_8UC3);
		std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
		cv::split(yuvMat, yuvChannels);
		while (fread(pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))
		{
			//cv::Mat Y(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc);
			//cv::Mat U(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc + w * i);
			//cv::Mat V(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc + w * i * 2);
			yuvChannels.at(0).data = (unsigned char*)pYuvBuf;//Y
			yuvChannels.at(1).data = (unsigned char*)pYuvBuf + w * h;//U
			yuvChannels.at(2).data = (unsigned char*)pYuvBuf + w * h * 2;//V
			cv::merge(yuvChannels, yuvMat);
			cv::Mat bgrMat;
			cv::cvtColor(yuvMat, bgrMat, CV_YUV2BGR);
			cv::imshow(" cvPlayYUV444", bgrMat);
			cv::waitKey(30);
		}
		delete[] pYuvBuf;
		fclose(pFileIn);
	}


	void cvPlayYUV420(string fileYUV, int w, int h)
	{
		FILE* pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb+");
		int bufLen = w*h * 3 / 2;
		unsigned char* pYuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		while (fread(pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))
		{
			cv::Mat yuvImg, rgbImg;
			yuvImg.create(h * 3 / 2, w, CV_8UC1);
			memcpy(yuvImg.data, pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char));
			cv::Mat gray = yuvImg(cv::Rect(0, 0, w, h));
			cv::cvtColor(yuvImg, rgbImg, CV_YUV2BGR_I420);
			//
			cv::imshow(" cvPlayYUV420", rgbImg);
			cv::waitKey(30);
		}
		delete[] pYuvBuf;
		fclose(pFileIn);
	}

五、完整的代码

     整理一下，这里提供了YUV.h和YUV.cpp源文件和测试main程序，注意定义了namespace名称空间为cs：

     YUV444和YUV420的测试文件，可以这里下载：https://download.csdn.net/download/guyuealian/10697442

YUV.h头文件：

#ifndef YUV_H
#define YUV_H
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <string>
using namespace std;
namespace cs {
	enum ColorSpace {
		CS_YUV444,
		CS_YUV420
	};
	enum ConvertColorSpace {
		CS_YUV444TOYUV420,
		CS_YUV420TOYUV444
	};
	/*********************************************************	
	@brief         : 读取yuv图像文件,若输入的是多帧的图像文件,如yuv视频文件,则返回最后一帧的数据
	@param fileYUV : YUV文件
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : unsigned char* 返回YUV数据
	********************************************************/
	unsigned char* read_yuvImage(string fileYUV, int w, int h, ColorSpace colorType);

	/*********************************************************
	@brief         : 播放YUV420/YUV444文件
	@param fileYUV : YUV文件
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@return        : void
	********************************************************/
	void cvPlayYUV420(string fileYUV, int w, int h);
	void cvPlayYUV444(string fileYUV, int w, int h);

	/*********************************************************
	@brief         : 显示YUV图片，这里会将YUV转到RGB上进行显示
	@param winname : 窗口显示的名称
	@param inbuf   : YUV数据流，直接将read_yuvImage返回的YUV数据流传入即可显示
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : void
	********************************************************/
	void cv_imageshow(string winname, unsigned char* inbuf, int w, int h, ColorSpace colorType);

	/*********************************************************
	@brief         : 保存YUV数据流
	@param fileYUV : 输出YUV文件的路径
	@param inbuf   : 需要保存的YUV数据流
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : void
	********************************************************/
	void write_yuvImage(string fileYUV, unsigned char* inbuf, int w, int h, ColorSpace colorType);

	/*********************************************************
	@brief         : 实现YUV420与YUV444数据之间的转换，实质上会分别调用YUV420TOYUV444和YUV444TOYUV420函数
	@param inbuf   : 输入YUV数据流
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param ConvertColorSpace: 转换颜色空间类型：
	                         CS_YUV444TOYUV420：实现YUV444转YUV420
							 CS_YUV420TOYUV444：实现YUV420转YUV444
	@return        : unsigned char* 返回转换后的YUV数据
	********************************************************/
	unsigned char* convertYUV(unsigned char* inbuf, int w, int h, ConvertColorSpace type);
	void YUV420TOYUV444(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuff, int w, int h);
	void YUV444TOYUV420(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuff, int w, int h);

	/*********************************************************
	@brief         : 将YUV数据流转为OpenCV的Mat类型，方便使用OpenCV显示
	@param inbuf   : 输入YUV数据流
	@param w       : 宽width
	@param h       : 高height
	@param colorType: 颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : Mat类型图像数据
	********************************************************/
	cv::Mat YUVBufTOYUVMat(unsigned char* inbuf, int w, int h, ColorSpace colorType);

	/*********************************************************
	@brief         : 将OpenCV的Mat类型图像转YUV数据流
	@param inbuf   : OpenCV的Mat类型图像
	@param colorType: Mat类型图像颜色空间类型：CS_YUV444，CS_YUV420
	@return        : unsigned char* 返回转换后的YUV数据流
	********************************************************/
	unsigned char* YUVMatTOYUVBUF(cv::Mat yuvMat, ColorSpace colorType);
}
#endif

 

YUV.cpp实现文件： 

#include "YUV.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

namespace cs {
	//void read_yuvImage(string fileYUV, unsigned char* outYUV, int w, int i, ColorSpace colorType)
	/*读取yuv图像文件，注意：若输入的是多帧的图像文件,如yuv视频文件,则返回最后一帧的数据*/
	unsigned char* read_yuvImage(string fileYUV, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		FILE * pFileIn;      //输入CS_YUV444文件
		if (NULL == (pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb"))) {
			printf("File input is can't open!\n");
			fclose(pFileIn);
			return nullptr;
		}
		int bufLen = 0;
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			bufLen = w * h * 3;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			bufLen = w*h * 3 / 2;
		}
		unsigned char* yuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		//fread(yuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn);//返回第一帧
		while (fread(yuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))//返回最后一帧
		{
		}
		fclose(pFileIn);
		return yuvBuf;
	}
	void cvPlayYUV444(string fileYUV, int w, int h) {
		FILE* pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb+");
		int bufLen = w * h * 3;
		unsigned char* pYuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		cv::Mat yuvMat = cv::Mat::zeros(h, w, CV_8UC3);
		std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
		cv::split(yuvMat, yuvChannels);
		while (fread(pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))
		{
			//cv::Mat Y(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc);
			//cv::Mat U(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc + w * i);
			//cv::Mat V(i, w, CV_8UC1, (unsigned char*)pSrc + w * i * 2);
			yuvChannels.at(0).data = (unsigned char*)pYuvBuf;//Y
			yuvChannels.at(1).data = (unsigned char*)pYuvBuf + w * h;//U
			yuvChannels.at(2).data = (unsigned char*)pYuvBuf + w * h * 2;//V
			cv::merge(yuvChannels, yuvMat);
			cv::Mat bgrMat;
			cv::cvtColor(yuvMat, bgrMat, CV_YUV2BGR);
			cv::imshow(" cvPlayYUV444", bgrMat);
			cv::waitKey(30);
		}
		delete[] pYuvBuf;
		fclose(pFileIn);
	}


	void cvPlayYUV420(string fileYUV, int w, int h)
	{
		FILE* pFileIn = fopen(fileYUV.c_str(), "rb+");
		int bufLen = w*h * 3 / 2;
		unsigned char* pYuvBuf = new unsigned char[bufLen];
		while (fread(pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileIn))
		{
			cv::Mat yuvImg, rgbImg;
			yuvImg.create(h * 3 / 2, w, CV_8UC1);
			memcpy(yuvImg.data, pYuvBuf, bufLen * sizeof(unsigned char));
			cv::Mat gray = yuvImg(cv::Rect(0, 0, w, h));
			cv::cvtColor(yuvImg, rgbImg, CV_YUV2BGR_I420);
			//
			cv::imshow(" cvPlayYUV420", rgbImg);
			cv::waitKey(30);
		}
		delete[] pYuvBuf;
		fclose(pFileIn);
	}

	void write_yuvImage(string fileYUV, unsigned char* inframe, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		FILE * pFileOut;     //输出YUV文件
		if (NULL == (pFileOut = fopen(fileYUV.c_str(), "wb"))) {
			printf("File output is can't open!\n");
			fclose(pFileOut);
			return;
		}
		int bufLen = 0;
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			bufLen = w * h * 3;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			bufLen = w*h * 3 / 2;
		}
		fwrite(inframe, bufLen * sizeof(unsigned char), 1, pFileOut);
		fclose(pFileOut);
	}

	void cv_imageshow(string winname, unsigned char* inframe, int w, int h, ColorSpace colorType) {
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			cv::Mat yuvMat = cv::Mat::zeros(h, w, CV_8UC3);
			std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
			cv::split(yuvMat, yuvChannels);
			yuvChannels.at(0).data = (unsigned char*)inframe;//Y
			yuvChannels.at(1).data = (unsigned char*)inframe + w * h;//U
			yuvChannels.at(2).data = (unsigned char*)inframe + w * h * 2;//V
			cv::merge(yuvChannels, yuvMat);
			cv::Mat bgrMat;
			cv::cvtColor(yuvMat, bgrMat, CV_YUV2BGR);
			cv::imshow(winname, bgrMat);
			cv::waitKey(30);
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			int bufLen = w*h * 3 / 2;
			cv::Mat yuvImg = cv::Mat::zeros(h * 3 / 2, w, CV_8UC1);
			memcpy(yuvImg.data, inframe, bufLen * sizeof(unsigned char));
			//cv::imshow(winname, yuvImg);
			//cv::waitKey(30);
			cv::Mat bgrImg= cv::Mat::zeros(h , w, CV_8UC3);
			cv::cvtColor(yuvImg, bgrImg, CV_YUV2BGR_I420);
			cv::imshow(winname, bgrImg);
			cv::waitKey(30);
		}
	}

	void YUV420TOYUV444(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuf, int w, int h) {
		unsigned char *srcY = NULL, *srcU = NULL, *srcV = NULL;
		unsigned char *desY = NULL, *desU = NULL, *desV = NULL;
		srcY = inbuf;//Y
		srcU = srcY + w * h;//U
		srcV = srcU + w * h / 4;;//V

		desY = outbuf;
		desU = desY + w * h;
		desV = desU + w * h;
		memcpy(desY, srcY, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
	   //UV分量转换
		int i, j;
		for (i = 0; i < h; i += 2) {//行
			for (j = 0; j < w; j += 2) {//列
										//U
				desU[i*w + j] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[i*w + j + 1] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[(i + 1)*w + j] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desU[(i + 1)*w + j + 1] = srcU[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				//V
				desV[i*w + j] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[i*w + j + 1] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[(i + 1)*w + j] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
				desV[(i + 1)*w + j + 1] = srcV[i / 2 * w / 2 + j / 2];
			}
		}
	}
	void YUV444TOYUV420(unsigned char *inbuf, unsigned char *outbuf, int w, int h) {
		unsigned char *srcY = NULL, *srcU = NULL, *srcV = NULL;
		unsigned char *desY = NULL, *desU = NULL, *desV = NULL;
		srcY = inbuf;//Y
		srcU = srcY + w * h;//U
		srcV = srcU + w * h;//V

		desY = outbuf;
		desU = desY + w * h;
		desV = desU + w * h / 4;

		int half_width = w / 2;
		int half_height = h / 2;
		memcpy(desY, srcY, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
		 //UV
		for (int i = 0; i < half_height; i++) {
			for (int j = 0; j < half_width; j++) {
				*desU = *srcU;
				*desV = *srcV;
				desU++;
				desV++;
				srcU += 2;
				srcV += 2;
			}
			srcU = srcU + w;
			srcV = srcV + w;
		}
	}

	unsigned char* convertYUV(unsigned char* inbuf, int w, int h, ConvertColorSpace type) {
		int bufLen = 0;
		if (type == CS_YUV420TOYUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			bufLen = w * h * 3;
			unsigned char* pDst = new unsigned char[bufLen];//定义保存YUV420的数组
			YUV420TOYUV444(inbuf, pDst, w, h);
			return pDst;
		}
		else if (type == CS_YUV444TOYUV420) {
			bufLen = w*h * 3 / 2;
			unsigned char* pDst = new unsigned char[bufLen];//定义保存YUV420的数组
			YUV444TOYUV420(inbuf, pDst, w, h);
			return pDst;
		}
	}
	cv::Mat YUVBufTOYUVMat(unsigned char* inbuf,int w,int h, ColorSpace colorType) {
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			cv::Mat yuvMat = cv::Mat::zeros(h, w, CV_8UC3);
			std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
			cv::split(yuvMat, yuvChannels);
			yuvChannels.at(0).data = (unsigned char*)inbuf;//Y
			yuvChannels.at(1).data = (unsigned char*)inbuf + w * h;//U
			yuvChannels.at(2).data = (unsigned char*)inbuf + w * h * 2;//V
			cv::merge(yuvChannels, yuvMat);
			return yuvMat;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			int bufLen = w*h * 3 / 2;
			cv::Mat yuvMat= cv::Mat::zeros(h * 3 / 2, w, CV_8UC1);
			memcpy(yuvMat.data, inbuf, bufLen * sizeof(unsigned char));
			return yuvMat;
		}

	}

	unsigned char* YUVMatTOYUVBUF(cv::Mat yuvMat, ColorSpace colorType) {
		if (colorType == CS_YUV444) {//定义保存CS_YUV444的数组
			int w = yuvMat.cols;
			int h = yuvMat.rows;
			int bufLen = w*h * 3;
			unsigned char* outbuf = new unsigned char[bufLen];
			std::vector<cv::Mat> yuvChannels;
			cv::split(yuvMat, yuvChannels);
			memcpy(outbuf, yuvChannels.at(0).data, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
			memcpy(outbuf + w * h, yuvChannels.at(1).data, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
			memcpy(outbuf + w * h * 2, yuvChannels.at(2).data, w * h * sizeof(unsigned char));//Y分量直接拷贝即可
			return outbuf;
		}
		else if (colorType == CS_YUV420) {//定义保存YUV420的数组
			int w = yuvMat.cols;
			int h = yuvMat.rows;
			int bufLen = yuvMat.total();//w*h ;
			unsigned char* outbuf = new unsigned char[bufLen];
			//outbuf = yuvMat.data;
			memcpy(outbuf,yuvMat.data, bufLen * sizeof(unsigned char));
			return outbuf;
		}
	}
}

    YUV444与YUV420互转测试：

int main() {
	string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\YUV444_1366_768.yuv";
	//string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\yuv444_image_640_480.yuv";
	//string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\sintel_640_360.yuv";
	int w = 1366;
	int h = 768;
	char unsigned *yuv444_buf= cs::read_yuvImage(fileYUV, w, h, cs::CS_YUV444);//读取YUV数据
	cs::cv_imageshow("CS_YUV444", yuv444_buf, w, h, cs::CS_YUV444);
	char unsigned *yuv420_buf = cs::convertYUV(yuv444_buf, w, h, cs::CS_YUV444TOYUV420);//将YUV444转为YUV420
	cs::cv_imageshow("CS_YUV420", yuv420_buf, w, h, cs::CS_YUV420);
	cin.get();
	return 0;
}

    YUV444与YUV420播放测试：

int main() {
	//string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\YUV444_1366_768.yuv";
	//string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\yuv444_image_640_480.yuv";
	string fileYUV = "D:\\imageEnhance\\YUVdata\\sintel_640_360.yuv";
	int w = 640;
	int h = 360;
	cs::cvPlayYUV420(fileYUV,w,h);
	cin.get();
	return 0;
}

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

参考资料：

[1]《YUV420转YUV444》https://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/53053185,这个博客的思路不错，就是代码太烂了。

[2]《YUV444与YUV422下采样》https://blog.csdn.net/qq_36113899/article/details/68958344

如果你觉得该帖子帮到你，还望贵人多多支持，鄙人会再接再厉，继续努力的~

yuv444 yuv420_硬盘转速和缓存哪个重要

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。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。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/215495.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

赞 (0)
全栈程序员-用户IM全栈程序员-用户IM
0 0


相关推荐

  • struts2拦截器和过滤器的区别_ExecuteNonQuery

    struts2拦截器和过滤器的区别_ExecuteNonQuery

    struts2拦截器和过滤器的区别_ExecuteNonQuery转自：http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/8172956在Struts2开发中，很多人问到，声明过滤器的时候，为什么有的时候用"FilterDispatcher",而有的时候用"StrutsPrepareAndExecuteFilter"？两者都可以正常工作，那区别是什么呢？1.FilterDispatcher例子 …&…

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年8月16日
  • Java输入输出（标准）

    Java输入输出（标准）

    Java输入输出（标准）简述Java输入就需要自己构造类了。其中nextLine()这个方法，表示的是，一直读，读到有换行符之后就截至（不取换行符）代码importjava.util.*;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerin=newScanner(System….

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年5月15日
  • pycharm如何缩进多行代码_pycharm统计代码行数

    pycharm如何缩进多行代码_pycharm统计代码行数

    pycharm如何缩进多行代码_pycharm统计代码行数方法一：在代码界面，点击鼠标右键，然后按住鼠标左键下拉选择就行了方法二：直接按下快捷键，alt+shift+insert，然后长按鼠标左键下拉即可进入多行编辑模式。…

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年8月26日
  • awk基本用法简介

    awk基本用法简介

    awk基本用法简介之前说过sed,今天来说awk,它也是一个文本处理器，是linux下的一个命令，比sed更强大。搞linux开发，尤其是后台开发，这个命令几乎必须要用到。awk这三个字母分别代表其三位作者的名字，而不是某个/某些有意义单词的缩写。还是那句话，以实践操作为荣，以只看不练为耻。当然，理解awk的原理是必须的：读入有’\n’换行符分割的一条记录，将记录按指定的域分隔符划分域，$0表示所有域,$1表示第一个域,$n表示第n个域。默认域分隔符是空格键或tab键。

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年7月11日
  • TLSF算法分析

    TLSF算法分析

    TLSF算法分析注：本文的大部分内容摘录自论文《TLSF:aNewDynamicMemoryAllocatorforReal-TimeSystems》，可以通过“科学上网”访问如下链接阅读原文：http://www.gii.upv.es/tlsf/files/ecrts04_tlsf.pdf。什么是TLSFTLSF是TwoLevelSegregatedFitmemoryal

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年6月30日
  • datax(5):改造升级-自动识别py环境，执行datax任务

    datax(5):改造升级-自动识别py环境，执行datax任务

    datax(5):改造升级-自动识别py环境，执行datax任务1思考上篇文章已经研究过datax.py文件，产生2个问题：如果用户不是py2环境（datax默认要求环境）怎么处理；能不能有一个脚本自动识别用户的py环境，从而执行datax任务2效果在py2或py3下执行下面命令>pythondatax.py../job/job.json熟悉的配方，熟悉的味道。什么都没有变，但是背后却做了很多事情；3改造过程3.1编写py3的datax脚本共计3个文件===datax.py文件===#!/usr/bin/envpyt.

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年5月17日

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号