v4l2 采集 yuy2

时间: 2023-06-24 09:02:55 浏览: 55
v4l2(Video for Linux 2)是 Linux 操作系统下用于视频设备的驱动和 API 接口,支持多种视频流格式的采集和处理。其中,YUY2 是一种常用的色彩空间格式,采用 4:2:2 采样结构,每个像素占据 16 位,用于存储原始视频图像数据。 在 v4l2 中采集 YUY2 格式的视频流,首先需要打开视频设备并设置相关参数,比如帧率、分辨率和颜色空间等。通过调用 V4L2 的 ioctl 系统调用,可以获取相应视频设备的属性信息和控制参数。然后,通过一次读取操作,可以获取一帧 YUY2 格式的视频帧数据。 对于获取到的 YUY2 数据,一般需要进行后续的处理和解码,才能得到可供显示或编码的视频图像格式。常见的解码方式包括使用 FFmpeg、GStreamer 等多媒体库,将 YUY2 数据转换为 RGB、YUV 等常用的视频色彩空间格式。在解码过程中,也可以进行一些自定义的图像处理操作,比如图像旋转、裁剪、缩放等,以满足不同应用场景下的需求。 总之,在 Linux 环境下,使用 v4l2 采集 YUY2 格式的视频流,可以为很多视频应用领域(比如视频会议、监控系统、多媒体播放等)提供高效、可定制的视频处理方案。
相关问题

opencv yuy2

OpenCV中的YUY2是一种色彩编码格式,它使用Y表示亮度信息,U和V表示颜色信息。在转换YUY2到RGB24的函数中,通过对YUV值的计算,将YUY2格式的图像转换为RGB24格式的图像。具体的转换过程如下: 1. 首先,根据输入图像的宽度和高度,使用双重循环遍历每个像素点。 2. 通过判断z的值,确定当前像素点的YUV值的索引。当z为0时,取yuyv作为Y的值,否则取yuyv作为Y的值。 3. 获取当前像素点的U和V的值,并减去128进行偏移,得到u和v。 4. 根据以下公式计算R、G、B的值: r = (y + (359 * v)) >> 8; g = (y - (88 * u) - (183 * v)) >> 8; b = (y + (454 * u)) >> 8; 5. 对计算得到的R、G、B值进行范围限制,保证它们在0到255之间。 6. 将计算得到的R、G、B值依次存储到输出图像的对应位置。 7. 根据z的值更新当前像素点的索引,当z为1时,z重置为0,yuyv索引增加4。否则继续保持z为0,yuyv索引增加2。 8. 循环结束后,返回值为0,表示转换成功完成。 这个函数的作用是将YUY2格式的图像转换为RGB24格式的图像,从而方便后续的图像处理和分析。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [YUY2转RGB](https://blog.csdn.net/u013470224/article/details/68065731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

libjpeg 库解码yuy2

libjpeg 库本身不支持直接解码 YUY2 格式的图像,因为它只支持 RGB 或灰度图像。因此,如果要使用 libjpeg 库解码 YUY2 格式的图像,需要先将 YUY2 转换为 RGB 格式,然后再使用 libjpeg 库进行解码。 以下是一个用于将 YUY2 转换为 RGB 格式的函数: ```c++ void yuy2_to_rgb(unsigned char *src, unsigned char *dst, int width, int height) { int y, u, v; int r, g, b; unsigned char *yuy2, *rgb; yuy2 = src; rgb = dst; for (int i = 0; i < width * height; i += 2) { y = yuy2[0]; u = yuy2[1] - 128; v = yuy2[3] - 128; r = y + (1.370705 * v); g = y - (0.698001 * v) - (0.337633 * u); b = y + (1.732446 * u); if (r < 0) { r = 0; } if (g < 0) { g = 0; } if (b < 0) { b = 0; } if (r > 255) { r = 255; } if (g > 255) { g = 255; } if (b > 255) { b = 255; } *rgb++ = r; *rgb++ = g; *rgb++ = b; y = yuy2[2]; r = y + (1.370705 * v); g = y - (0.698001 * v) - (0.337633 * u); b = y + (1.732446 * u); if (r < 0) { r = 0; } if (g < 0) { g = 0; } if (b < 0) { b = 0; } if (r > 255) { r = 255; } if (g > 255) { g = 255; } if (b > 255) { b = 255; } *rgb++ = r; *rgb++ = g; *rgb++ = b; yuy2 += 4; } } ``` 使用以上函数将 YUY2 转换为 RGB 后,就可以使用 libjpeg 库进行解码了。下面是一个使用 libjpeg 库解码 YUY2 格式图像的 C++ 代码示例: ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <jpeglib.h> #include <jerror.h> void yuy2_to_rgb(unsigned char *src, unsigned char *dst, int width, int height) { // YUY2 to RGB conversion // ... } bool decode_yuy2(unsigned char *yuy2_data, int yuy2_size, unsigned char **rgb_data, int *width, int *height) { // YUY2 decoding // ... // Convert YUY2 to RGB yuy2_to_rgb(yuy2_data, *rgb_data, *width, *height); return true; } bool decode_jpeg(unsigned char *jpeg_data, int jpeg_size, unsigned char **rgb_data, int *width, int *height) { struct jpeg_decompress_struct cinfo; struct jpeg_error_mgr jerr; cinfo.err = jpeg_std_error(&jerr); jpeg_create_decompress(&cinfo); jpeg_mem_src(&cinfo, jpeg_data, jpeg_size); (void) jpeg_read_header(&cinfo, TRUE); (void) jpeg_start_decompress(&cinfo); *width = cinfo.output_width; *height = cinfo.output_height; int row_stride = cinfo.output_width * cinfo.output_components; *rgb_data = new unsigned char[row_stride * cinfo.output_height]; JSAMPROW buffer[1]; while (cinfo.output_scanline < cinfo.output_height) { buffer[0] = &((*rgb_data)[cinfo.output_scanline * row_stride]); (void) jpeg_read_scanlines(&cinfo, buffer, 1); } (void) jpeg_finish_decompress(&cinfo); jpeg_destroy_decompress(&cinfo); return true; } int main() { // Read YUY2 data from file std::ifstream yuy2_file("yuy2_data.bin", std::ios::binary); yuy2_file.seekg(0, std::ios::end); int yuy2_size = yuy2_file.tellg(); yuy2_file.seekg(0, std::ios::beg); unsigned char *yuy2_data = new unsigned char[yuy2_size]; yuy2_file.read(reinterpret_cast<char *>(yuy2_data), yuy2_size); yuy2_file.close(); // Decode YUY2 to RGB unsigned char *rgb_data = nullptr; int width = 0; int height = 0; if (!decode_yuy2(yuy2_data, yuy2_size, &rgb_data, &width, &height)) { std::cerr << "Failed to decode YUY2" << std::endl; return 1; } // Encode RGB to JPEG unsigned char *jpeg_data = nullptr; unsigned long jpeg_size = 0; struct jpeg_compress_struct cinfo; struct jpeg_error_mgr jerr; cinfo.err = jpeg_std_error(&jerr); jpeg_create_compress(&cinfo); jpeg_mem_dest(&cinfo, &jpeg_data, &jpeg_size, 0); cinfo.image_width = width; cinfo.image_height = height; cinfo.input_components = 3; cinfo.in_color_space = JCS_RGB; jpeg_set_defaults(&cinfo); jpeg_start_compress(&cinfo, TRUE); JSAMPROW row_pointer[1]; int row_stride = width * 3; while (cinfo.next_scanline < cinfo.image_height) { row_pointer[0] = &rgb_data[cinfo.next_scanline * row_stride]; (void) jpeg_write_scanlines(&cinfo, row_pointer, 1); } jpeg_finish_compress(&cinfo); jpeg_destroy_compress(&cinfo); // Write JPEG data to file std::ofstream jpeg_file("output.jpg", std::ios::binary); jpeg_file.write(reinterpret_cast<char *>(jpeg_data), jpeg_size); jpeg_file.close(); // Clean up delete[] yuy2_data; delete[] rgb_data; delete[] jpeg_data; return 0; } ``` 在上述代码中,`decode_yuy2` 函数用于将 YUY2 格式的图像解码为 RGB 格式,`decode_jpeg` 函数用于解码 JPEG 格式的图像。在 `main` 函数中,我们首先读取 YUY2 格式的图像数据,然后将其解码为 RGB 格式,接着使用 RGB 格式的图像数据编码为 JPEG 格式,并将其写入文件中。最后,我们释放了分配的内存空间。 需要注意的是,以上代码中的 `yuy2_to_rgb` 函数只是一个简单的将 YUY2 格式转换为 RGB 格式的示例,实际应用中可能需要更复杂的算法来处理不同的 YUV 格式。

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将MFC字节流转换为YUY2格式的图片需要进行以下步骤: 1. 将MFC字节流转换为RGB格式的图片。 2. 将RGB格式的图片转换为YUY2格式的图片。 下面是一个示例代码: // 定义变量 CImage image; BYTE* mfcData = /* MFC字节流数据 */; int mfcDataSize = /* MFC字节流大小 */; int width = /* 图像宽度 */; int height = /* 图像高度 */; // 加载MFC字节流数据为CImage对象 image.Create(width, height, 24); memcpy(image.GetBits(), mfcData, mfcDataSize); // 创建YUY2格式的图片 CImage yuy2Image; yuy2Image.Create(width, height, 16); // 获取RGB数据 BYTE* rgbData = new BYTE[width * height * 3]; image.GetRGB(rgbData); // 将RGB数据转换为YUY2数据 BYTE* yuy2Data = new BYTE[width * height * 2]; for (int i = 0, j = 0; i < width * height * 3; i += 6, j += 4) { BYTE y1 = RGB2Y(rgbData[i + 2], rgbData[i + 1], rgbData[i]); BYTE u = RGB2U(rgbData[i + 2], rgbData[i + 1], rgbData[i], rgbData[i + 3], rgbData[i + 4], rgbData[i + 5]); BYTE y2 = RGB2Y(rgbData[i + 5], rgbData[i + 4], rgbData[i + 3]); BYTE v = RGB2V(rgbData[i + 2], rgbData[i + 1], rgbData[i], rgbData[i + 3], rgbData[i + 4], rgbData[i + 5]); yuy2Data[j] = y1; yuy2Data[j + 1] = u; yuy2Data[j + 2] = y2; yuy2Data[j + 3] = v; } // 将YUY2数据加载到CImage对象中 yuy2Image.SetBits(yuy2Data, width * height * 2, 0); // 释放内存 delete[] rgbData; delete[] yuy2Data; 其中,RGB2Y、RGB2U和RGB2V函数可以通过以下方式实现: // RGB转Y BYTE RGB2Y(BYTE r, BYTE g, BYTE b) { return (BYTE)(((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16); } // RGB转U BYTE RGB2U(BYTE r1, BYTE g1, BYTE b1, BYTE r2, BYTE g2, BYTE b2) { return (BYTE)(((-38 * r1 - 74 * g1 + 112 * b1 + 128) >> 8) + 128); } // RGB转V BYTE RGB2V(BYTE r1, BYTE g1, BYTE b1, BYTE r2, BYTE g2, BYTE b2) { return (BYTE)(((112 * r1 - 94 * g1 - 18 * b1 + 128) >> 8) + 128); } 注意,这只是一个简单的示例代码,实际情况可能会更加复杂。如果你在实现过程中遇到问题,可以在评论区留言,我会尽力帮助你解决问题。
在MFC中将YUY2格式的视频帧转换为图片,需要进行如下的步骤: 1. 分配一个缓存区用于存储转换后的RGB24格式的图像数据。 2. 调用FFmpeg提供的SWSContext转换器将YUY2格式的视频帧转换为RGB24格式的图像数据。 3. 创建一个MFC的CImage对象,并将转换后的RGB24格式的图像数据作为参数传递给它的Load函数。 4. 将CImage对象绘制到MFC窗口上或保存为图片文件。 下面是一个示例代码,演示了如何将YUY2格式的视频帧转换为RGB24格式的图像数据,并将其显示在MFC窗口上: c++ // 初始化视频帧大小和格式 int width = 640; int height = 480; int numBytes = width * height * 3; uint8_t* buffer = (uint8_t*)av_malloc(numBytes * sizeof(uint8_t)); struct SwsContext* swsContext = sws_getContext(width, height, AV_PIX_FMT_YUYV422, width, height, AV_PIX_FMT_RGB24, SWS_BILINEAR, NULL, NULL, NULL); // 获取YUY2格式的视频帧并转换为RGB24格式的图像数据 while (true) { // 从视频流中获取YUY2格式的视频帧 // ... // 转换为RGB24格式的图像数据 sws_scale(swsContext, (const uint8_t* const*)yuy2FrameData, yuy2FrameLinesize, 0, height, &buffer, rgbFrameLinesize); // 创建MFC的CImage对象并显示在窗口上 CImage image; image.Load(buffer, numBytes, width, height, 24); CDC* pDC = GetDC(); image.BitBlt(pDC->m_hDC, 0, 0, width, height, 0, 0, SRCCOPY); ReleaseDC(pDC); } // 释放SWSContext转换器和缓存区 sws_freeContext(swsContext); av_free(buffer); 注意,该示例代码仅作为参考,并不是完整的程序。你需要根据你的具体情况进行适当的修改和调整。

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