for frame=1:frames im_l_y = zeros(row,col); %Y for i1 = 1:row im_l_y(i1,:) = fread(fid,col); end im_l_cb = zeros(row/2,col/2); %cb for i2 = 1:row/2 im_l_cb(i2,:) = fread(fid,col/2); end im_l_cr = zeros(row/2,col/2); %cr for i3 = 1:row/2 im_l_cr(i3,:) = fread(fid,col/2); end
时间: 2024-04-11 13:30:40 浏览: 127
这段代码是对每一帧进行处理的循环。首先,创建了一个大小为 (row, col) 的矩阵 im_l_y,用于存储亮度(Y)分量的像素值。然后使用嵌套的循环,逐行读取 YUV 文件中的像素值,并将其存储在 im_l_y 中。
接下来,类似地,创建了两个大小为 (row/2, col/2) 的矩阵 im_l_cb 和 im_l_cr,分别用于存储色度(Cb 和 Cr)分量的像素值。同样使用嵌套的循环,逐行读取 YUV 文件中的色度分量的像素值,并将其存储在相应的矩阵中。
这样,每一帧的 Y、Cb 和 Cr 分量的像素值都被读取并存储在相应的矩阵中,以供后续的视频编码过程使用。循环将根据 frames 变量的值执行指定次数,处理指定数量的视频帧。
相关问题
for i = 1:frames-1 imgINumber = i; imgPNumber = i+1; imgI = double(img_Y(imgINumber).data); imgP = double(img_Y(imgPNumber).data); [row col] = size(imgI);
这段代码是用于进行帧间预测的循环。循环变量 i 从 1 开始,直到 frames-1。在每一次循环中,首先将当前帧的编号赋值给变量 imgINumber,并将下一帧的编号赋值给变量 imgPNumber(i+1)。
接下来,通过索引结构体数组 img_Y,获取当前帧(imgINumber)和下一帧(imgPNumber)的图像数据,并将其分别存储在变量 imgI 和 imgP 中。这里使用了 double 函数将图像数据转换为 double 类型,以便后续计算的精度。
最后,使用 size 函数获取图像 imgI 的大小,并将结果存储在变量 row 和 col 中。这样,row 和 col 将被用于后续的帧间预测过程中。
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