yuyv数据，请根据#define WIDTH 640 #define HEIGHT 480 #define FPS 30算出BITRATE

要计算出BITRATE，需要知道视频的帧率和每帧的大小。在这里，视频的分辨率为640x480，格式为YUYV，每个像素占用2个字节。因此，每帧的大小为：640 x 480 x 2 = 614400字节。而视频的帧率为30fps，因此每秒钟发送的数据量为：614400 x 30 = 18432000字节，即18.43Mbps。因此，BITRATE的定义应该是18432。

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将YUYV数据转换为YUV420P格式请用C语言写出转换函数

以下是将 YUYV 数据转换为 YUV420P 格式的 C 语言实现：

void YUYV_to_YUV420P(unsigned char *yuyv_data, unsigned char *yuv420p_data, int width, int height) {
    int yuyv_size = width * height * 2;
    int y_size = width * height;
    int uv_size = y_size / 4;
    unsigned char *y_data = yuv420p_data;
    unsigned char *u_data = yuv420p_data + y_size;
    unsigned char *v_data = yuv420p_data + y_size + uv_size;

    for (int i = 0; i < yuyv_size; i += 4) {
        // 提取 Y 值
        *y_data++ = yuyv_data[i];
        *y_data++ = yuyv_data[i + 2];

        // 提取 U 和 V 值
        if (i % 4 == 0) {
            *u_data++ = (yuyv_data[i + 1] + yuyv_data[i + 3]) / 2;
            *v_data++ = (yuyv_data[i + 1] + yuyv_data[i + 3]) / 2;
        }
    }

    // 计算 U 和 V 分量的平均值
    for (int j = 0; j < height; j += 2) {
        for (int i = 0; i < width; i += 2) {
            int u_index = j * width / 4 + i / 2;
            int v_index = uv_size + u_index;
            u_data[u_index] = (u_data[u_index] + u_data[u_index + 1] + u_data[u_index + width / 2] + u_data[u_index + width / 2 + 1]) / 4;
            v_data[v_index] = (v_data[v_index] + v_data[v_index + 1] + v_data[v_index + width / 2] + v_data[v_index + width / 2 + 1]) / 4;
        }
    }
}

该函数的输入参数为 YUYV 数据和 YUV420P 数据的指针，以及图像的宽度和高度。函数首先将 YUYV 数据中的 Y、U、V 值提取出来分别存储到 YUV420P 数据的 Y、U、V 分量中，然后计算 U 和 V 分量的平均值。最后，将转换后的 YUV420P 数据存储到 yuv420p_data 指针指向的内存中。

请写出 yuyv图片数据 转换为QImage的程序

这是一个简单的yuyv图片数据转换为QImage的程序示例：

#include <QImage>

QImage yuyvToQImage(const unsigned char* yuyv, int width, int height)
{
    QImage image(width, height, QImage::Format_RGB32);

    int y, u, v;
    int r, g, b;
    int index = 0;
    for (int j = 0; j < height; j++)
    {
        uchar* line = image.scanLine(j);
        for (int i = 0; i < width; i += 2)
        {
            y = yuyv[index];
            u = yuyv[index + 1] - 128;
            v = yuyv[index + 3] - 128;

            r = y + (1.370705 * v);
            g = y - (0.698001 * v) - (0.337633 * u);
            b = y + (1.732446 * u);

            r = qBound(0, r, 255);
            g = qBound(0, g, 255);
            b = qBound(0, b, 255);

            line[i * 4 + 2] = r;
            line[i * 4 + 1] = g;
            line[i * 4] = b;

            y = yuyv[index + 2];

            r = y + (1.370705 * v);
            g = y - (0.698001 * v) - (0.337633 * u);
            b = y + (1.732446 * u);

            r = qBound(0, r, 255);
            g = qBound(0, g, 255);
            b = qBound(0, b, 255);

            line[i * 4 + 6] = r;
            line[i * 4 + 5] = g;
            line[i * 4 + 4] = b;

            index += 4;
        }
    }

    return image;
}

在此程序中，我们先用`QImage`类创建一个RGB32格式的图片，然后遍历每个像素点，将每个yuyv值转换为对应的RGB值，最后设置到对应的像素点上。