CBCR的YUV422排列,转为RGB 代码为cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data()); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);根据这段代码,将CBCR的YUV422排列,转为RGB图像
时间: 2024-04-14 22:30:54 浏览: 16
根据提供的代码,将CBCR的YUV422排列转换为RGB图像的过程已经包含在其中了。代码中使用了OpenCV库的`cvtColor()`函数来执行颜色空间转换。首先,使用`cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV`参数将YUV422图像转换为BGR格式。然后,使用`cv::COLOR_BGR2RGB`参数将BGR图像转换为RGB格式。
以下是整段代码的示例:
```cpp
cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV);
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);
```
在这个示例中,我们首先创建一个`cv::Mat`对象`mat`,用于存储YUV422图像数据。然后,使用`cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV`参数将YUV422图像转换为BGR格式。接下来,使用`cv::COLOR_BGR2RGB`参数将BGR图像转换为RGB格式。
请确保将`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes`和`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes`替换为图像的实际垂直和水平分辨率,以及将`buff.data()`替换为指向YUV422数据缓冲区的指针。转换后的RGB图像将存储在`mat`对象中。
相关问题
根据这段代码,将CBCR的YUV422排列,转为RGB图像
根据提供的代码,将CBCR的YUV422排列转换为RGB图像的过程已经包含在其中了。代码中使用了OpenCV库的`cvtColor()`函数来执行颜色空间转换。首先,使用`cv::COLOR_YUV2RGB_UYVY`参数将YUV422图像转换为RGB格式。
以下是整段代码的示例:
```cpp
cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data());
cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2RGB_UYVY);
```
在这个示例中,我们首先创建一个`cv::Mat`对象`mat`,用于存储YUV422图像数据。然后,使用`cv::COLOR_YUV2RGB_UYVY`参数将YUV422图像转换为RGB格式。
请确保将`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes`和`m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes`替换为图像的实际垂直和水平分辨率,以及将`buff.data()`替换为指向YUV422数据缓冲区的指针。转换后的RGB图像将存储在`mat`对象中。
c++代码实现 cv::mat 转 AV_PIX_FMT_YUV420P
以下是将 OpenCV 中的 cv::Mat 转换为 AV_PIX_FMT_YUV420P 格式的 C++ 代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <libswscale/swscale.h>
void convertMatToYUV420P(cv::Mat& mat, uint8_t* dst_data[], int dst_linesize[]) {
// 获取输入图像的宽度和高度
int width = mat.cols;
int height = mat.rows;
// 分配输出内存
int dst_bufsize = av_image_alloc(dst_data, dst_linesize, width, height, AV_PIX_FMT_YUV420P, 16);
if (dst_bufsize < 0) {
std::cerr << "Failed to allocate memory for output image" << std::endl;
return;
}
// 创建转换器
SwsContext* sws_ctx = sws_getContext(width, height, AV_PIX_FMT_BGR24, width, height, AV_PIX_FMT_YUV420P, 0, nullptr, nullptr, nullptr);
if (!sws_ctx) {
std::cerr << "Failed to create sws context" << std::endl;
return;
}
// 执行转换
sws_scale(sws_ctx, mat.data, mat.step, 0, height, dst_data, dst_linesize);
// 释放转换器和输出内存
sws_freeContext(sws_ctx);
av_free(dst_data[0]);
}
```
在上述代码中,我们使用了 `libswscale` 库来进行图像格式转换。首先,我们使用 `av_image_alloc()` 函数为输出图像分配内存。然后,我们使用 `sws_getContext()` 函数创建一个 `SwsContext` 转换器,该转换器将输入图像从 BGR24 格式转换为 YUV420P 格式。最后,我们使用 `sws_scale()` 函数执行转换,并使用 `av_free()` 函数释放输出内存。