c++ YUV422怎么将其转化为raw8

时间: 2023-11-27 16:54:30 浏览: 32
YUV422是一种颜色编码格式,其中Y代表亮度,UV代表色度。而raw8是一个灰度图像格式,每个像素只有一个灰度值。 要将YUV422转换为raw8,需要先将YUV422的UV分量丢弃,只保留Y分量。然后将Y分量的值缩放到0-255的范围内,即进行归一化。最后将归一化后的值作为raw8图像的像素值。 下面是一个简单的C++代码示例,用于将YUV422图像数据转换为raw8图像数据: ```c++ void YUV422toRaw8(const unsigned char* yuv422, unsigned char* raw8, int width, int height) { for (int i = 0; i < width * height; i++) { int y = yuv422[i * 2]; raw8[i] = static_cast<unsigned char>(255.0f * y / 255.0f); } } ``` 在上面的代码示例中,yuv422参数是输入的YUV422图像数据指针,raw8参数是输出的raw8图像数据指针,width和height分别是图像的宽度和高度。该函数会遍历所有像素,并将Y分量归一化后作为raw8图像的像素值。
相关问题

C++ YUV422怎么转化为RAW8

下面是将 YUV422 转换为 RAW8 的 C++ 代码示例: ```c++ void YUV422toRAW8(unsigned char* yuv, unsigned char* raw, int width, int height) { int size = width * height * 2; for (int i = 0, j = 0; i < size; i += 4, j += 2) { raw[j] = yuv[i]; raw[j + 1] = yuv[i + 2]; } } ``` 其中,参数 yuv 是输入的 YUV422 数据,raw 是输出的 RAW8 数据。width 和 height 分别是图像的宽度和高度。该函数将每个像素的 Y 和 U(或 V)值提取出来,存储到 RAW8 数组中。 需要注意的是,YUV422 格式中,每两个像素共用一组 U 和 V 值,因此在提取 U 和 V 值时需要跳过一个像素。

c++ YUV422怎么转化为raw8

YUV422 是一种颜色编码格式,其中每两个像素共用一个色度分量(U 和 V),而亮度分量(Y)则为每个像素单独提供。而 raw8 则是一种无压缩的灰度图像格式,每个像素只有一个 8 位的灰度值。 因此,将 YUV422 转换为 raw8 需要进行以下步骤: 1. 对于每个 YUV422 像素对,将它们的 Y 值分别写入到对应的两个 raw8 像素中。 2. 对于每个 U 和 V 像素对,将它们的平均值写入到对应的 raw8 像素中。 具体实现可以参考以下代码: ```c++ void YUV422toRaw8(const unsigned char* src, unsigned char* dst, int width, int height) { // 每个 YUV422 像素对对应两个 raw8 像素 int size = width * height * 2; for (int i = 0; i < size; i += 4) { // 分离出 Y 值 unsigned char y1 = src[i]; unsigned char y2 = src[i + 2]; // 计算 U 和 V 的平均值 unsigned char u = (src[i + 1] + src[i + 3]) / 2; unsigned char v = (src[i + 1] + src[i + 3]) / 2; // 将 Y 值写入到对应的两个 raw8 像素中 dst[i] = y1; dst[i + 1] = y2; // 将 U 和 V 的平均值写入到对应的 raw8 像素中 dst[i + 2] = u; dst[i + 3] = v; } } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

06_QLibrary.zip

06_QLibrary.zip
recommend-type

毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究

本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
recommend-type

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台

毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
recommend-type

numpy安装 python get-pip.py

numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
recommend-type

基于用户、物品的协同过滤算法.zip

协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。