python yuv转rgb

下面是一个简单的Python函数，用于将YUV图像转换为RGB格式：

def yuv2rgb(yuv):
    y, u, v = yuv[0], yuv[1] - 128, yuv[2] - 128
    r = y + 1.13983 * v
    g = y - 0.39465 * u - 0.58060 * v
    b = y + 2.03211 * u
    return int(r), int(g), int(b)

其中，yuv是一个长度为3的元组或列表，分别表示图像中的Y、U、V分量。返回值为一个长度为3的元组，分别表示RGB图像中的R、G、B分量。请注意，该函数仅适用于YUV格式为YUV444的图像。如果您的图像格式为YUV422或YUV420，请使用适当的转换算法。

相关问题

YUV转RGB Halcon

根据提供的引用内容，我无法找到关于YUV转RGB Halcon的具体信息。但是，我可以为您提供一个关于YUV转RGB的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def yuv_to_rgb(yuv_image):
    # 将YUV图像转换为RGB图像
    rgb_image = cv2.cvtColor(yuv_image, cv2.COLOR_YUV2RGB)

    return rgb_image

# 读取YUV图像
yuv_image = cv2.imread('input.yuv', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 转换为RGB图像
rgb_image = yuv_to_rgb(yuv_image)

# 显示RGB图像
cv2.imshow('RGB Image', rgb_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此示例使用了OpenCV库来进行YUV到RGB的转换。您需要安装OpenCV库并将YUV图像的路径替换为实际的图像路径。此外，您还可以使用其他图像处理库或工具来实现YUV到RGB的转换。

torch 实现yuv转rgb

以下是使用torch实现YUV转RGB的示例代码：

import torch

def yuv_to_rgb(yuv_image):
    # 获取Y、U、V通道
    y = yuv_image[:, :, 0]
    u = yuv_image[:, :, 1]
    v = yuv_image[:, :, 2]
    
    # 计算R、G、B通道
    r = y + 1.402 * (v - 128)
    g = y - 0.344136 * (u - 128) - 0.714136 * (v - 128)
    b = y + 1.772 * (u - 128)
    
    # 将通道合并为RGB图像
    rgb_image = torch.stack([r, g, b], dim=2)
    
    return rgb_image

# 示例输入的YUV图像
yuv_image = torch.tensor([
    [[100, 128, 128], [150, 128, 128]],
    [[200, 128, 128], [250, 128, 128]]
])

# 调用函数进行YUV转RGB
rgb_image = yuv_to_rgb(yuv_image)

print(rgb_image)

输出结果为：

tensor([[[ 100.0000,  100.0000,  100.0000],
         [ 150.0000,  150.0000,  150.0000]],

        [[ 200.0000,  200.0000,  200.0000],
         [ 250.0000,  250.0000,  250.0000]]])