yuv[:, :, 1] = cv2.resize(yuv[:, :, 1], (yuv.shape[1]//2, yuv.shape[0]//2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) yuv[:, :, 2] = cv2.resize(yuv[:, :, 2], (yuv.shape[1]//2, yuv.shape[0]//2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)出现ValueError: could not broadcast input array from shape (109,89) into shape (218,178)
时间: 2024-02-02 12:03:09 浏览: 29
这个错误提示表明,你正在尝试将一个大小为 (109, 89) 的数组广播到一个大小为 (218, 178) 的数组中,导致形状不兼容。这个问题通常是由于下采样的输出形状不正确引起的。
下采样操作应该会将图像尺寸减小为原来的一半或者四分之一,因此,你需要确保下采样的输出形状与输入形状成比例。在你的代码中,你正在将U和V通道的形状减半,但是可能存在四舍五入的问题,导致输出形状与输入形状不匹配。
为了解决这个问题,你可以尝试使用下采样函数的参数来确保输出形状正确。例如,你可以使用OpenCV库中的resize函数来进行下采样操作,如下所示:
```python
yuv[:, :, 1] = cv2.resize(yuv[:, :, 1], (yuv.shape[1]//2, yuv.shape[0]//2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
yuv[:, :, 2] = cv2.resize(yuv[:, :, 2], (yuv.shape[1]//2, yuv.shape[0]//2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
```
在这个代码中,你正在将U和V通道的形状减半,并使用了OpenCV的resize函数来进行下采样操作。通过这种方式,你可以确保输出形状与输入形状成比例,避免了形状不兼容的问题。
如果还有问题,请提供更多的代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
cv::Mat装载yuv420数据初始化
可以使用 OpenCV 中的 cv::Mat 类来装载 YUV420 数据。YUV420 格式是一种常用的视频格式,其中包含了亮度(Y)和色度(U、V)三个分量,其中 Y 分量占用总数据量的一半,U 和 V 分量各占用数据量的四分之一。
下面是一个示例代码:
```c++
// 假设已经读取了 YUV420 数据到 yuv_data 指针中,且图像大小为 width x height
// 初始化 Mat 对象,分别装载亮度、色度 U、色度 V 分量
cv::Mat y_mat(height, width, CV_8UC1, yuv_data);
cv::Mat u_mat(height / 2, width / 2, CV_8UC1, yuv_data + width * height);
cv::Mat v_mat(height / 2, width / 2, CV_8UC1, yuv_data + width * height * 5 / 4);
// 将色度 U、色度 V 分量上采样并合并为彩色图像
cv::Mat uv_mat;
cv::resize(u_mat, uv_mat, cv::Size(width, height / 2), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
cv::resize(v_mat, uv_mat, cv::Size(width, height), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
cv::Mat bgr_mat;
cv::cvtColor(cv::Mat(height, width, CV_8UC3), bgr_mat, cv::COLOR_YUV2BGR_I420);
```
这里首先使用 `cv::Mat` 对象分别装载 Y、U、V 分量,然后将 U、V 分量上采样到与 Y 分量相同的大小,再将 U、V 分量合并为一张彩色图像。最后使用 `cv::cvtColor` 函数将 YUV420 转换为 BGR 格式的彩色图像。
YUV三通道彩色显示python
以下是使用Python实现YUV三通道彩色显示的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取YUV格式的图像
f = open(image_path, "rb")
data = f.read()
f.close()
data = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8)
data = data.reshape((int(height * 1.5), width))
# 分离YUV三个通道
y = data[:height, :width]
u = cv2.resize(data[height:, :width], (width // 2, height // 2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
v = cv2.resize(data[height:, width:], (width // 2, height // 2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 将YUV三个通道合并成彩色图像
yuv = cv2.merge((y, u, v))
rgb = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)
# 显示彩色图像
cv2.imshow("YUV Image", rgb)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`image_path`为YUV格式图像的路径,`height`和`width`为图像的高度和宽度。代码中使用`cv2.resize()`函数将U和V通道的大小缩小一半,然后使用`cv2.merge()`函数将三个通道合并成彩色图像,最后使用`cv2.imshow()`函数显示彩色图像。
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