NV12转换为RGB C++

在C++中，将NV12格式的图像数据转换为RGB格式，通常涉及两个步骤：首先解析NV12的YUV数据，然后将其融合到RGB数组中。以下是简单示例，假设我们已经有一个包含YUV分量的结构体：

#include <vector>
#include <cstdint>

// 假设struct NV12Pixel定义了YUV数据
struct NV12Pixel {
    uint8_t y;
    uint8_t u;
    uint8_t v;
};

// 将NV12转换为RGB
std::vector<uint8_t> convertNV12ToRGB(const std::vector<NV12Pixel>& nv12Data, int width, int height) {
    std::vector<uint8_t> rgbData(width * height * 3);
    for (int i = 0; i < height; ++i) {
        for (int j = 0; j < width; ++j) {
            // 取y，然后计算u和v的偏移量并取值
            uint16_t y = nv12Data[i * width + j].y;
            uint16_t uv = (nv12Data[i * width + j].u << 4) | (nv12Data[i * width + j].v >> 2);

            // 计算R、G、B的值（通常会使用公式）
            uint8_t r = (y + 16 + uv / 112) >> 5;
            uint8_t g = (y + 16 - 2 * uv / 112) >> 6;
            uint8_t b = (y + 16 + 3 * uv / 112) >> 6;

            // 写入RGB数据
            rgbData[3 * (i * width + j)] = static_cast<uint8_t>(r);
            rgbData[3 * (i * width + j) + 1] = static_cast<uint8_t>(g);
            rgbData[3 * (i * width + j) + 2] = static_cast<uint8_t>(b);
        }
    }

    return rgbData;
}

请注意，这个例子中的公式是常见的量化公式，实际应用中可能会有所不同，并且对于高清图像可能会有更复杂的算法。另外，这只是一个基本的线性转换，如果你需要更高质量的结果，可能需要考虑颜色校正和gamma校准等因素。