v4l2 采集 yuy2
时间: 2023-06-24 18:02:55 浏览: 107
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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