如何使用open cv将YUV422转化为MAT图像然后提取出转化后的Y通道值,计算提取Y图像的平均亮度值，将Y图像分割成64块，计算每块的平均亮度值

可以按照以下步骤使用OpenCV将YUV422转换为MAT图像并提取出转换后的Y通道值，并计算提取Y图像的平均亮度值，然后将Y图像分割成64块，计算每块的平均亮度值：

1. 首先，创建一个cv::Mat对象来保存YUV422图像。可以使用以下代码创建一个空的cv::Mat对象：

cv::Mat yuvImage;

2. 然后，将YUV422图像数据复制到cv::Mat对象中。假设YUV422图像数据保存在一个名为yuvData的unsigned char数组中，可以使用以下代码将其复制到cv::Mat对象中：

int width = 640;  // 图像宽度
int height = 480;  // 图像高度
yuvImage = cv::Mat(height, width, CV_8UC2, yuvData);

其中，CV_8UC2表示每个像素由两个8位无符号整数（即Y和UV分量）组成。

3. 接下来，使用OpenCV的cv::cvtColor函数将YUV422图像转换为RGB图像。可以使用以下代码实现：

cv::Mat rgbImage;  // 输出的RGB图像
cv::cvtColor(yuvImage, rgbImage, cv::COLOR_YUV2RGB_Y422);

4. 最后，可以从RGB图像中提取出转换后的Y通道值。可以使用以下代码实现：

cv::Mat yChannel;
cv::extractChannel(rgbImage, yChannel, 1);  // 从G通道中提取Y通道

5. 计算提取Y图像的平均亮度值。可以使用以下代码实现：

double meanY = cv::mean(yChannel)[0];  // 计算Y通道的平均值

其中，cv::mean函数用于计算一个图像或图像通道的平均值，返回一个Scalar类型的值，其中第一个元素表示平均值。由于计算的是Y通道的平均值，因此返回的是一个标量值，取[0]即可。

6. 将Y图像分割成64块，计算每块的平均亮度值。可以使用以下代码实现：

int blockSize = 8;  // 每块的大小
int numRows = yChannel.rows / blockSize;  // 行数
int numCols = yChannel.cols / blockSize;  // 列数
cv::Mat yBlockMeans(numRows, numCols, CV_64F);  // 保存每块的平均值
for (int i = 0; i < numRows; i++) {
    for (int j = 0; j < numCols; j++) {
        cv::Rect roi(j * blockSize, i * blockSize, blockSize, blockSize);
        cv::Mat block = yChannel(roi);
        yBlockMeans.at<double>(i, j) = cv::mean(block)[0];
    }
}

其中，blockSize表示每块的大小，numRows和numCols分别表示图像被分成的行数和列数，yBlockMeans是保存每块平均值的cv::Mat对象。通过两层for循环，将图像分割成64块，然后对每一块计算平均亮度值，保存到yBlockMeans中。由于计算的是Y通道的平均值，因此返回的是一个标量值，取[0]即可。