给出一个将ｎv12文件按照列分段统计灰度均值并打印输出到文件的python脚本

为了处理NV12格式的图像文件（通常用于YUV编码，其中"N"代表亮度信息，"V"代表两个色差通道），并按列计算每个块的灰度平均值，我们可以编写一个Python脚本，利用Pillow库来读取图像，并使用numpy处理像素数据。以下是一个基本示例：

import numpy as np
from PIL import Image

def process_nv12_image(input_file, output_file):
    # 打开NV12图像文件
    img = Image.open(input_file)
    
    # 获取图像尺寸
    width, height = img.size

    # NV12图像结构，每四个像素一行，第一个字节是亮度(Y)，接下来两个字节是蓝色差(Cb)和红色差(Cr)
    # 我们按行分割，因为YCbCr格式通常是逐行扫描的
    y_plane_data = list(img.getdata(0))  # Y plane (brightness)
    uv_planes_data = [list(plane) for plane in img.split()[-2:]]  # Cb and Cr planes

    # 计算灰度均值
    gray_avg_list = []
    for i in range(0, len(y_plane_data), 4):  # 每四像素作为一个灰度块
        block = y_plane_data[i:i+4]
        gray_avg = sum(block) / 4
        gray_avg_list.append(gray_avg)

    # 将结果按列存储
    column_stats = [gray_avg_list[i*height:(i+1)*height] for i in range(width//4)]

    with open(output_file, 'w') as f:
        for row in column_stats:
            f.write(','.join(map(str, row)) + '\n')

# 使用函数处理文件
input_nv12 = "path_to_your_nv12_input.jpg"
output_csv = "output_gray_avg.csv"
process_nv12_image(input_nv12, output_csv)