c语言 将rgb565（uint16_t类型）转换为r、g、b（uint8_t）格式，并再转换回rgb565

将 RGB565 转换为 R、G、B 分量可以使用下面的代码：

uint16_t rgb565 = 0xABCD; // 假设要转换的 RGB565 值为 0xABCD
uint8_t r = (rgb565 >> 11) & 0x1F;
uint8_t g = (rgb565 >> 5) & 0x3F;
uint8_t b = rgb565 & 0x1F;

将 R、G、B 分量转换为 RGB565 可以使用下面的代码：

uint8_t r = 0x12, g = 0x34, b = 0x56; // 假设要转换的 R、G、B 分量为 0x12、0x34、0x56
uint16_t rgb565 = ((r & 0x1F) << 11) | ((g & 0x3F) << 5) | (b & 0x1F);

其中，`&` 表示按位与运算，`<<` 表示左移运算。

相关问题

// 使用C语言，基于ffmpeg，写一个函数，传入一帧yuv420视频数据指针(uint8_t* data)、视频的宽(int width)、视频的高(int height)、字幕(uint8_t* subtitle)、字幕的大小(int size)、颜色(int color)、位置(int subtitle_x, int subtitle_y)、透明度(int subtitle_alpha)等参数，将字幕叠加到这一帧视频的指定位置上

好的，我可以为您提供一个基于ffmpeg的C语言函数来实现您的要求。首先，需要包含头文件

#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavutil/imgutils.h>
#include <libswscale/swscale.h>

然后，定义一个函数如下：

void add_subtitle_to_yuv_frame(uint8_t* data, int width, int height, uint8_t* subtitle, int size, int color, int subtitle_x, int subtitle_y, int subtitle_alpha) {
    AVFrame* frame = av_frame_alloc();
    if (!frame) {
        fprintf(stderr, "Error allocating AVFrame\n");
        return;
    }
    frame->format = AV_PIX_FMT_YUV420P;
    frame->width = width;
    frame->height = height;
    av_frame_get_buffer(frame, 32);
    if (!frame->data[0]) {
        fprintf(stderr, "Error allocating frame data\n");
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }

    // 将YUV数据拷贝到AVFrame中
    int ret = av_image_copy(frame->data, frame->linesize, (const uint8_t**) &data, (const int[]) { width, width / 2, width / 2 }, AV_PIX_FMT_YUV420P, width, height);
    if (ret < 0) {
        fprintf(stderr, "Error copying YUV data to AVFrame: %s\n", av_err2str(ret));
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }

    // 添加字幕
    AVCodec* codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_SUBRIP);
    if (!codec) {
        fprintf(stderr, "Error finding encoder for AV_CODEC_ID_SUBRIP\n");
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }
    AVCodecContext* codec_context = avcodec_alloc_context3(codec);
    if (!codec_context) {
        fprintf(stderr, "Error allocating AVCodecContext\n");
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }
    codec_context->width = width;
    codec_context->height = height;
    codec_context->time_base = (AVRational) { 1, 1000 };
    codec_context->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P;
    codec_context->flags |= AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
    ret = avcodec_open2(codec_context, codec, NULL);
    if (ret < 0) {
        fprintf(stderr, "Error opening codec: %s\n", av_err2str(ret));
        avcodec_free_context(&codec_context);
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }
    AVPacket packet;
    av_init_packet(&packet);
    packet.data = NULL;
    packet.size = 0;
    ret = avcodec_encode_subtitle2(codec_context, &packet, (const AVSubtitle*) subtitle, AV_TIME_BASE_Q);
    if (ret < 0) {
        fprintf(stderr, "Error encoding subtitle: %s\n", av_err2str(ret));
        av_packet_unref(&packet);
        avcodec_free_context(&codec_context);
        av_frame_free(&frame);
        return;
    }

    // 将字幕渲染到AVFrame中
    AVSubtitleRect* rect = ((AVSubtitle*) subtitle)->rects[0];
    uint8_t* alpha = (uint8_t*) malloc(rect->w * rect->h);
    for (int i = 0; i < rect->w * rect->h; i++) {
        alpha[i] = subtitle_alpha;
    }
    int x, y;
    uint8_t* src = rect->data[0];
    uint8_t* dst = frame->data[0] + subtitle_y * frame->linesize[0] + subtitle_x;
    for (y = 0; y < rect->h; y++) {
        for (x = 0; x < rect->w; x++) {
            if (*src == 0) {
                src++;
                dst++;
            } else {
                int a = alpha[x + y * rect->w];
                int r = (color >> 16) & 0xFF;
                int g = (color >> 8) & 0xFF;
                int b = color & 0xFF;
                int y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;
                int u = -0.14713 * r - 0.28886 * g + 0.436 * b + 128;
                int v = 0.615 * r - 0.51498 * g - 0.10001 * b + 128;
                dst[0] = y;
                dst[1] = u;
                dst[2] = v;
                src++;
                dst += 3;
            }
        }
        dst += frame->linesize[0] - rect->w * 3 + subtitle_x * 3;
    }

    // 将AVFrame中的YUV数据拷贝回原始数据
    ret = av_image_copy((uint8_t**) &data, (int[]) { width, width / 2, width / 2 }, frame->data, frame->linesize, AV_PIX_FMT_YUV420P, width, height);
    if (ret < 0) {
        fprintf(stderr, "Error copying AVFrame data to YUV data: %s\n", av_err2str(ret));
    }

    // 释放资源
    av_packet_unref(&packet);
    avcodec_free_context(&codec_context);
    av_frame_free(&frame);
}

这个函数主要功能就是将YUV数据拷贝到AVFrame中，然后添加字幕并渲染到AVFrame中，最后将AVFrame中的YUV数据拷贝回原始数据。字幕的添加和渲染使用ffmpeg的AVCodecContext和AVSubtitleRect结构体来实现。

使用方法如下：

uint8_t* data = ...; // YUV数据指针
int width = ...; // 视频宽度
int height = ...; // 视频高度
uint8_t* subtitle = ...; // 字幕指针
int size = ...; // 字幕大小
int color = ...; // 字幕颜色（RGB24格式）
int subtitle_x = ...; // 字幕X坐标
int subtitle_y = ...; // 字幕Y坐标
int subtitle_alpha = ...; // 字幕透明度

add_subtitle_to_yuv_frame(data, width, height, subtitle, size, color, subtitle_x, subtitle_y, subtitle_alpha);

需要注意的是，字幕的指针必须是AVSubtitle类型的指针，可以使用ffmpeg的AVSubtitleRect结构体来创建。

希望这个函数能够满足您的需求。

C语言图片RGB565数组锐化代码

在C语言中处理图像通常需要操作像素数据。RGB565是一种常见的图像数据格式，其中红色和蓝色各占5位，绿色占6位，总共16位来表示一个像素的颜色。图片锐化是一种图像处理技术，其目的是增强图像中物体的边缘，使得图像看起来更加清晰。

下面是一个简单的示例代码，用于对RGB565格式的图片数组进行锐化操作。这个例子使用了一个简单的锐化矩阵（也称为滤波器或卷积核），对每个像素及其邻域应用该矩阵以计算新像素值，从而达到锐化效果。

#include <stdint.h>

// 锐化矩阵，通常这些值加起来应该为1或者近似为1
const int16_t sharpen_matrix[3][3] = {
    {-1, -1, -1},
    {-1,  9, -1},
    {-1, -1, -1}
};

// RGB565像素结构体
typedef struct {
    uint8_t blue : 5;
    uint8_t green : 6;
    uint8_t red : 5;
} RGB565;

// 应用锐化矩阵的函数
void sharpen_image(RGB565* image, int width, int height) {
    for (int y = 1; y < height - 1; ++y) {
        for (int x = 1; x < width - 1; ++x) {
            // 应用锐化矩阵
            int16_t r = 0, g = 0, b = 0;
            for (int dy = -1; dy <= 1; ++dy) {
                for (int dx = -1; dx <= 1; ++dx) {
                    RGB565* pixel = &image[(y + dy) * width + (x + dx)];
                    r += sharpen_matrix[dy + 1][dx + 1] * pixel->red;
                    g += sharpen_matrix[dy + 1][dx + 1] * pixel->green;
                    b += sharpen_matrix[dy + 1][dx + 1] * pixel->blue;
                }
            }
            // 将计算出的RGB值转换回RGB565格式并赋值
            image[y * width + x].red = (r < 0) ? 0 : (r > 31) ? 31 : r;
            image[y * width + x].green = (g < 0) ? 0 : (g > 63) ? 63 : g;
            image[y * width + x].blue = (b < 0) ? 0 : (b > 31) ? 31 : b;
        }
    }
}

// 使用示例
int main() {
    // 假设有一个RGB565的图片数组和图片宽度和高度
    RGB565 image[WIDTH * HEIGHT];
    int width = WIDTH;  // 图片宽度
    int height = HEIGHT;  // 图片高度

    // 对图片进行锐化处理
    sharpen_image(image, width, height);

    return 0;
}

需要注意的是，上述代码中的锐化矩阵是一个简化的版本，仅用于演示。在实际应用中，可能需要根据具体需求调整锐化矩阵的值，以达到最佳的锐化效果。同时，上述代码没有进行边界检查，假设像素的邻域都是有效的，在实际应用中需要加入适当的边界处理逻辑。此外，锐化处理可能会导致超出RGB565格式的值范围，所以还需要对结果进行裁剪。