if (in_img.width == 0 || in_img.height == 0){ qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % __FUNCTION__ % ("Error! Image is empty")); return false; } int width = in_img.width; int height = in_img.height; unsigned char *yuvbuffer = (unsigned char *)in_img.data; if (out_img.data){ delete out_img.data; out_img.data = NULL; } cv::Mat gray; cv::Mat yuv(height, width, CV_8UC2, yuvbuffer); cv::cvtColor(yuv, gray, cv::COLOR_YUV2GRAY_YUY2); out_img.width = width; out_img.height = height; out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = in_img.vcm_pos; out_img.byte_size = width*height; out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; memcpy(out_img.data, gray.data, out_img.byte_size); return true;

这段代码看起来像是一个图像处理函数，它的作用是将输入的 YUY2 格式的图像转换为灰度图像。它首先检查输入图像的宽度和高度是否为零，如果是，则返回 false。接下来，它创建一个输入图像的指针，并将其转换为灰度图像。然后它创建一个输出图像的结构体，并将其属性设置为灰度图像的属性。最后，它将灰度图像的数据复制到输出图像的数据缓冲区中，并返回 true。

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qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> %d") % (int)img.type)); out_img.width = img.width; out_img.height = img.height; //int stride = img.width * 2; qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof(unsigned char); out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; unsigned char* in_data = (unsigned char*)img.data; unsigned char* out_data = (unsigned char*)out_img.data; for (int i = 0; i < out_img.height;i++) { for (int j = 0; j < out_img.width; j += 2) { int index_y = iout_img.width * 2 + j * 2; int index_raw8 = iout_img.width + j / 2; out_data[index_raw8] = (unsigned char)((in_data[index_y] - 16) * 255 / 219); } }如果我的图像长宽变了我需要改哪里

如果图像的长或宽发生变化，你需要修改以下两处代码：

1. 在第一行代码中，将获取的图像长宽信息赋值给 `out_img` 对象的 `width` 和 `height` 属性：

out_img.width = img.width;
out_img.height = img.height;

2. 在 for 循环中，需要根据新的图像长宽信息计算 `index_y` 和 `index_raw8`，然后将像素数据进行处理：

for (int i = 0; i < out_img.height;i++) {
    for (int j = 0; j < out_img.width; j += 2) {
        int index_y = i * img.width * 2 + j * 2;
        int index_raw8 = i * out_img.width + j / 2;
        out_data[index_raw8] = (unsigned char)((in_data[index_y] - 16) * 255 / 219);
    }
}

需要注意的是，由于 YUV422 数据每两个像素共用一个色度值，因此计算 `index_y` 和 `index_raw8` 的方法与图像格式相关。如果图像格式变化，需要相应地修改计算方法。