OV511与ZC301视频采集实践及YUV格式输出

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ov511
视频采集
0 下载量 154 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 4KB GZ 举报
资源摘要信息:"CAM_test.tar.gz_ZC301 LCD_ZC301 linux_ov511_zc301 yuv420_视频采集" 该压缩包包含的文件名指向了几个关键的概念和知识点，它们主要涉及Linux环境下视频采集的相关技术。本资源摘要将详细解释标题、描述和标签中出现的关键词，并对压缩包中的文件名称进行分析。 标题中“CAM_test.tar.gz_ZC301”表明这是一个测试压缩包，文件名使用了下划线（_）来连接各个部分，暗示了其内容包括与摄像头（CAM）相关的测试。"ZC301"可能指代一款摄像头模块或芯片型号，常见于嵌入式系统。"LCD_ZC301"可能指的是该摄像头模块或芯片与LCD（液晶显示）设备的集成。"linux"表明此代码或程序是为Linux操作系统开发的。"ov511"可能是指另一款摄像头芯片型号，与ZC301协同工作。"yuv420"是视频数据格式的一种，常用于视频信号的编码和解码。"视频采集"是整个标题的焦点，说明此资源与视频捕获相关的功能和技术细节。 描述中的“OV511和zc301的视频采集程序，生成YUV格式的原始视频”，说明了该资源中的代码实现了使用OV511和ZC301这两款摄像头芯片进行视频捕获的功能，并且输出的视频数据格式是YUV420。YUV是一种色差编码方法，常用于视频压缩，YUV420格式则是一种常见的YUV采样格式，其中Y代表亮度信息，而U和V代表色度信息。 标签包含了多个与资源相关的关键词，如"zc301"、"lcd"、"zc301_linux"、"ov511"、"zc301_yuv420"和"视频采集"。这些标签进一步明确了资源的主要内容和适用范围，即为ZC301型号的摄像头在Linux系统下通过编程进行视频采集，并处理为YUV420格式的视频数据。 压缩包内的文件名称列表包含了OV511_Test.c和ZC301_Test.c两个文件。根据文件名可以推断，这两个文件各自包含了对OV511摄像头和ZC301摄像头进行测试和视频采集的源代码。在C语言中，".c"文件扩展名表示该文件是用C语言编写的源代码文件。 综上所述，本资源摘要信息提供了对标题、描述、标签和文件列表中所涉及的关键知识点的详细说明。用户可以通过这些信息了解到该压缩包涉及的技术细节和应用场景，例如Linux下的视频采集、特定摄像头芯片的编程和YUV420视频格式的生成。这些知识点对于希望在嵌入式Linux系统中进行视频采集项目的开发人员来说是非常重要的。

zc301_capture.tar.gz_ z301 yuv_Linux ZC301_v4l_zc3_嵌入式Linux c++

2022-09-21 上传
标题中的"zc301_capture.tar.gz_ z301 yuv_Linux ZC301_v4l_zc3_嵌入式Linux c++"表明这是一个与ZC301摄像头相关的项目，使用了V4L（Video for Linux）接口，并且是用C++编程语言在嵌入式Linux系统上实现的。...

OV9650_TEST.rar_2440 ov9650_OV9650_OV9650_TEST.rar_ov9650摄像头

2022-09-24 上传
这个名为"OV9650_TEST.rar_2440 ov9650_OV9650_TEST.rar_ov9650摄像头"的压缩包文件包含了在基于S3C2440处理器平台上的OV9650摄像头的显示测试程序，用于验证和调试摄像头的功能。 S3C2440是一款由Samsung公司设计...

cam_test.tar.zip_android_android 相机

2022-09-24 上传
"cam_test.tar.zip_android_android 相机"这个压缩包文件很可能包含了一个示例程序，用于演示如何在Android应用中集成相机功能。下面我们将深入探讨Android系统相机的调用方式以及相关知识点。 1. **Android相机API...

用bat将ccm_0_pln_0.yuv.yuv重命名为ccm_0.yuv，ccm_1_pln_0.yuv.yuv重命名为ccm_1.yuv，ccm_2_pln_0.yuv.yuv重命名为ccm_2.yuv，以此类推有n个文件

2023-07-14 上传
要将多个文件重命名为...在示例中，文件名类似于 `ccm_0_pln_0.yuv.yuv` 将被重命名为 `ccm_0.yuv`，`ccm_1_pln_0.yuv.yuv` 将被重命名为 `ccm_1.yuv`，以此类推。请将 `your_folder_path` 替换为实际的文件夹路径。

CBCR的YUV422排列，转为RGB 代码为cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data()); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);根据这段代码，将CBCR的YUV422排列，转为RGB图像

2023-07-14 上传
根据提供的代码，将CBCR的YUV422排列转换为RGB图像的过程已经包含在其中了。代码中使用了OpenCV库的`cvtColor()`函数来执行颜色空间转换。首先，使用`cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV`参数将YUV422图像转换为BGR格式。然后，...

qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> %d") % (int)img.type)); out_img.width = img.width; out_img.height = img.height; //int stride = img.width * 2; qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof(unsigned char); out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; unsigned char* in_data = (unsigned char*)img.data; unsigned char* out_data = (unsigned char*)out_img.data; for (int i = 0; i < out_img.height;i++) { for (int j = 0; j < out_img.width; j += 2) { int index_y = iout_img.width * 2 + j * 2; int index_raw8 = iout_img.width + j / 2; out_data[index_raw8] = (unsigned char)((in_data[index_y] - 16) * 255 / 219); } }如果我的图像长宽变了我需要改哪里

2023-06-07 上传
如果图像的长或宽发生变化，你需要修改以下两处...需要注意的是，由于 YUV422 数据每两个像素共用一个色度值，因此计算 `index_y` 和 `index_raw8` 的方法与图像格式相关。如果图像格式变化，需要相应地修改计算方法。

out_img.width = img.width; out_img.height = img.height; qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % __FUNCTION__ % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof(unsigned char); out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; unsigned char* in_data = (unsigned char*)img.data; unsigned char* out_data = (unsigned char*)out_img.data; int i, j, k; int y, u, v; int r, g, b; for (i = 0, k = 0; i < in_img.height; i++) { for (j = 0; j < in_img.width; j += 2, k += 2) { y = in_data[k]; u = in_data[k + 1] - 128; v = in_data[k + 3] - 128; r = y + 1.402 * v; g = y - 0.34414 * u - 0.71414 * v; b = y + 1.772 * u; r = (r < 0) ? 0 : ((r > 255) ? 255 : r); g = (g < 0) ? 0 : ((g > 255) ? 255 : g); b = (b < 0) ? 0 : ((b > 255) ? 255 : b); out_data[i * in_img.width + j] = (unsigned char)((r + g + b) / 3); y = in_data[k + 2]; r = y + 1.402 * v; g = y - 0.34414 * u - 0.71414 * v; b = y + 1.772 * u; r = (r < 0) ? 0 : ((r > 255) ? 255 : r); g = (g < 0) ? 0 : ((g > 255) ? 255 : g); b = (b < 0) ? 0 : ((b > 255) ? 255 : b); out_data[i * in_img.width + j + 1] = (unsigned char)((r + g + b) / 3); } }这段代码哪里会导致代码出问题

2023-05-26 上传
start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof...

memcpy(pFrame->data[0], yuv_image.data, yuv_image.total() * yuv_image.elemSize());有错误吗

2023-06-02 上传
2. yuv_image中包含的图像数据已经被正确地读取或生成； 3. pFrame和yuv_image的分辨率、像素格式、数据类型等参数要匹配，否则数据转换可能会出错。 如果以上条件都满足，那么这行代码就可以正确地将yuv_image中的...

memcpy(pFrame->data[0], yuv_image.data, yuv_image.total() * yuv_image.elemSize());

2023-06-02 上传
这是一行C++代码，用于将yuv_image的数据复制到pFrame->data[0]中。其中，pFrame是一个AVFrame结构体，data[0]是指向Y分量数据的指针，yuv_image是一个OpenCV的Mat对象，包含YUV格式的图像数据。该函数使用了memcpy...

${CC} -o v4l2_app v4l2_app.c yuv_to_jpg.c -ljpeg -bash: -o: command not found

2023-05-26 上传
gcc -o v4l2_app v4l2_app.c yuv_to_jpg.c -ljpeg ``` 其中，`-o` 参数指定输出文件的名称为 `v4l2_app`，`-ljpeg` 参数指定链接 JPEG 库。如果你使用的是其他编译器，如 Clang，编译命令可能会略有不同。
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