PIXEL_FORMAT_YVU_SEMIPLANAR_420的内存排列结构

PIXEL_FORMAT_YVU_SEMIPLANAR_420是一种常见的图像格式，其内存排列结构如下：

首先，将图像的Y（亮度）分量按照平面存储，紧接着是V（色度）和U（色度）分量按交错方式交替存储。

具体来说，假设图像的宽度为W，高度为H，那么内存中的存储顺序如下：

- Y分量平面：总共有W * H个像素，按照行优先的顺序存储。
- VU分量交错：总共有W * H / 2个像素，每个像素由一个V值和一个U值组成，按照以下方式交替存储：VUVUVU...

所以，内存中的排列结构类似于：YYYY...VUVUVU...

需要注意的是，YVU_SEMIPLANAR_420格式中的VU分量是按照1:2的采样比例进行降采样的，即每4个Y像素共用一个VU像素。因此，VU分量的尺寸是Y分量尺寸的一半。

相关问题

td_s32 ret; ot_vpss_grp_attr grp_attr = { 0 }; ot_vpss_chn_attr chn_attr[OT_VPSS_MAX_PHYS_CHN_NUM] = { 0 }; td_bool chn_enable[OT_VPSS_MAX_PHYS_CHN_NUM] = { 0 }; if (vpss_chn >= OT_VPSS_MAX_PHYS_CHN_NUM) { sample_print("vpss_chn:%d invalid!\n", vpss_chn); return TD_FAILURE; } grp_attr.nr_en = TD_TRUE; grp_attr.ie_en = TD_TRUE; grp_attr.dci_en = TD_TRUE; grp_attr.nr_attr.compress_mode = OT_COMPRESS_MODE_FRAME; grp_attr.dei_mode = OT_VPSS_DEI_MODE_OFF; grp_attr.pixel_format = SAMPLE_PIXEL_FORMAT; grp_attr.frame_rate.src_frame_rate = -1; grp_attr.frame_rate.dst_frame_rate = -1; grp_attr.max_width = size->width; grp_attr.max_height = size->height; chn_enable[vpss_chn] = TD_TRUE; chn_attr[vpss_chn].chn_mode = OT_VPSS_CHN_MODE_AUTO; chn_attr[vpss_chn].width = size->width; chn_attr[vpss_chn].height = size->height; chn_attr[vpss_chn].pixel_format = OT_PIXEL_FORMAT_YVU_SEMIPLANAR_420; chn_attr[vpss_chn].frame_rate.src_frame_rate = -1; chn_attr[vpss_chn].frame_rate.dst_frame_rate = -1; chn_attr[vpss_chn].border_en = TD_TRUE; chn_attr[vpss_chn].border_attr.color = COLOR_RGB_BLUE; chn_attr[vpss_chn].border_attr.top_width = 2; /* 2 : border top width */ chn_attr[vpss_chn].border_attr.bottom_width = 2; /* 2 : border bottom width */ chn_attr[vpss_chn].border_attr.left_width = 2; /* 2 : border left width */ chn_attr[vpss_chn].border_attr.right_width = 2; /* 2 : border right width */ ret = sample_common_vpss_start(vpss_grp, chn_enable, &grp_attr, chn_attr, OT_VPSS_MAX_PHYS_CHN_NUM); if (ret != TD_SUCCESS) { sample_print("failed with %#x!\n", ret); return TD_FAILURE; } return TD_SUCCESS;

这段代码是关于视频处理的，主要是配置了一个 VPSS 组和一个 VPSS 通道。VPSS（Video Processing Subsystem）是专门用于视频处理的子系统，可以对视频进行降噪、锐化、缩放、颜色调整等操作。这里的代码中，首先判断了要配置的 VPSS 通道是否有效，然后设置了 VPSS 组和通道的属性，包括使能 NR（Noise Reduction）和 IE（Image Enhancement）等功能，压缩模式为帧压缩，DEI（Dynamic Edge Interpolation）模式为关闭，像素格式为 SAMPLE_PIXEL_FORMAT，帧率为 -1 不限制帧率，宽高为传入参数 size 的宽高，最后设置了边框的颜色和宽度，并启动了 VPSS 组和通道。

opencv将HI_U8*buffer=(HI_U8*) HI_MPI_SYS_Mmap( frameinfo.stVFrame.u64PhyAddr[0], w*h*YVU420P_PIXEL_SIZE );的yvu数据转yuv数据格式

要将YVU数据格式转换为YUV数据格式，你可以使用OpenCV的cv::cvtColor函数。首先，你需要将HI_U8类型的buffer转换为cv::Mat类型的图像。然后，使用cv::cvtColor函数将图像从YVU颜色空间转换为YUV颜色空间。

以下是一个示例代码片段：

// 将HI_U8类型的buffer转换为cv::Mat类型的图像
cv::Mat yvuImage(h, w, CV_8UC1, buffer);

// 创建一个与输入图像大小相同的输出图像
cv::Mat yuvImage(h, w, CV_8UC3);

// 将图像从YVU颜色空间转换为YUV颜色空间
cv::cvtColor(yvuImage, yuvImage, cv::COLOR_YUV2BGR_I420);

在上述代码中，我们首先将HI_U8类型的buffer转换为cv::Mat类型的yvuImage。然后，我们创建了一个与输入图像大小相同的yuvImage作为输出图像。最后，我们使用cv::cvtColor函数将yvuImage从YVU颜色空间转换为YUV颜色空间，并将结果存储在yuvImage中。

注意：在上述示例中，我们假设输入的yvuImage是YVU420P格式，输出的yuvImage是YUV格式。你可以根据实际情况调整cv::cvtColor函数的参数。