生成一个YUV数据写入到Mat类中的函数

可以使用以下代码将YUV数据写入到Mat类中：

Mat yuvMat(height + height / 2, width, CV_8UC1, yuvData);
cvtColor(yuvMat, mat, COLOR_YUV2BGR_I420);

其中，height和width分别为YUV数据的高度和宽度，yuvData为YUV数据的指针，mat为要写入的Mat类对象。使用cvtColor函数将YUV数据转换为BGR格式的图像。

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c++中使用ffmpeg框架将 YVU420SP 格式的buffer转换为 YUV 数据格式，再将 YUV 数据转换为 RGB 数据格式，并最终将 RGB 数据用opencv写入图像文件

要使用 FFmpeg 框架将 YVU420SP 格式的 buffer 转换为 YUV 数据格式，然后将 YUV 数据转换为 RGB 数据格式，并最终用 OpenCV 将 RGB 数据写入图像文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经正确配置和安装了 FFmpeg 库和 OpenCV 库，以及相关的头文件和链接库。

2. 创建一个 FFmpeg 的 `AVFrame` 对象，并分配足够的内存空间，用于存储 YUV 数据。

   AVFrame* frame = av_frame_alloc();
   frame->format = AV_PIX_FMT_YUV420P;
   frame->width = width;
   frame->height = height;
   av_frame_get_buffer(frame, 0);

3. 将 YVU420SP 格式的 buffer 数据复制到 `AVFrame` 对象中。

   // 假设 buffer 是存储 YVU420SP 数据的缓冲区
   uint8_t* srcData[3] = { buffer, nullptr, nullptr };
   int srcLinesize[3] = { width, width / 2, width / 2 };

   // 将 buffer 数据复制到 AVFrame 对象中
   av_image_fill_arrays(frame->data, frame->linesize, srcData, AV_PIX_FMT_YUV420P, width, height, 1);

4. 创建一个 FFmpeg 的 `SwsContext` 对象，用于进行 YUV 到 RGB 的图像转换。

   SwsContext* swsContext = sws_getContext(width, height, AV_PIX_FMT_YUV420P, width, height, AV_PIX_FMT_RGB24, 0, nullptr, nullptr, nullptr);

5. 创建一个 `cv::Mat` 对象，用于存储 RGB 数据。

   cv::Mat rgbImage(height, width, CV_8UC3);

6. 使用 `sws_scale` 函数将 YUV 数据转换为 RGB 数据。

   uint8_t* dstData[1] = { rgbImage.data };
   int dstLinesize[1] = { 3 * width };

   sws_scale(swsContext, frame->data, frame->linesize, 0, height, dstData, dstLinesize);

7. 最后，使用 OpenCV 的 `cv::imwrite` 函数将 RGB 数据写入图像文件。

   cv::imwrite("output.jpg", rgbImage);

记得在程序结束前进行清理工作：

// 释放资源
sws_freeContext(swsContext);
av_frame_free(&frame);

请注意，上述代码中的变量和函数调用需要根据实际情况进行修改，并且需要正确链接 FFmpeg 和 OpenCV 库。

opencv将YVU420SP格式图像转YUV数据格式，然后再将YUV数据转RGB数据格式，最后将RGB数据格式写图片

要将 YVU420SP 格式的图像转换为 YUV 数据格式，然后再将 YUV 数据转换为 RGB 数据格式，并最终将 RGB 数据写入图像文件，您可以使用以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 读取 YVU420SP 格式的图像
  cv::Mat yvuImage = cv::imread("input.yvu", cv::IMREAD_UNCHANGED);

  // 提取 Y 分量
  cv::Mat yImage(yvuImage.rows, yvuImage.cols, CV_8UC1);
  cv::extractChannel(yvuImage, yImage, 0);

  // 提取 U 和 V 分量
  cv::Mat uvImage(yvuImage.rows / 2, yvuImage.cols, CV_8UC2);
  cv::extractChannel(yvuImage, uvImage, 1);

  // 合并 U 和 V 分量，形成 YUV420P 数据
  std::vector<cv::Mat> yuvChannels = {yImage, uvImage};
  cv::Mat yuvImage;
  cv::merge(yuvChannels, yuvImage);

  // 将 YUV420P 数据转换为 RGB 数据
  cv::Mat rgbImage;
  cv::cvtColor(yuvImage, rgbImage, cv::COLOR_YUV2BGR_I420);

  // 保存转换后的 RGB 图像
  cv::imwrite("output.jpg", rgbImage);

  return 0;
}

在上述代码中，我们首先使用 `cv::imread` 函数读取一个 YVU420SP 格式的图像（例如，名为 "input.yvu" 的文件）。然后，我们使用 `cv::extractChannel` 函数分别提取 Y、U 和 V 分量。接下来，我们将 U 和 V 分量合并为一个 `cv::Mat` 对象 `yuvImage`，形成 YUV420P 数据。最后，我们使用 `cv::cvtColor` 函数将 YUV420P 数据转换为 RGB 数据，并使用 `cv::imwrite` 函数将转换后的 RGB 图像保存为图像文件（例如，名为 "output.jpg" 的文件）。

请注意，上述代码中的文件路径和名称需要根据实际情况进行修改，并且需要正确安装和链接 OpenCV 库。