Python OpenCV 将平面 YUV 4:2:0 图像转换为 RGB -- YUV 阵列格式
fou*_*nta 4 python opencv numpy image-processing
我正在尝试通过 python 使用 OpenCV 4.1.0 版将平面 YUV 4:2:0 图像转换为 RGB，并且正在努力理解如何格式化数组以传递给cvtColor函数。我将所有 3 个通道作为单独的数组，并试图将它们合并以与cv2.cvtColor. 我正在使用cv2.cvtColor(yuv_array, cv2.COLOR_YUV420p2RGB). 据我所知，yuv_array应该是1.5倍一样高的原始图像（这是从YUV阵列cvtColor使用cv2.COLOR_RGB2YUV_YV12的样子），我应该把UV成分进入的下半部分yuv_array和Y通道进入阵列的顶部。
我似乎无法弄清楚 U 和 V 通道应该如何在这个阵列的底部格式化。我试过将它们交错，然后将它们背靠背放在那里。使用这两种方法，我都尝试先将 U 放在 V 中，反之亦然。所有方法都会导致生成的图像中出现伪影。这是我的代码和示例图像：
import os
import errno
import numpy as np
import cv2
fifo_names = ["/tmp/fifos/y_fifo", "/tmp/fifos/u_fifo", "/tmp/fifos/v_fifo"]
#teardown; delete fifos
import signal, sys
def cleanup_exit(signal, frame):
print ("cleaning up!")
for fifo in fifo_names:
os.remove(fifo)
sys.exit(0)
signal.signal(signal.SIGINT, cleanup_exit)
signal.signal(signal.SIGTERM, cleanup_exit)
#make fifos
for fifo in fifo_names:
try:
os.mkfifo(fifo);
except OSError as oe:
if oe.errno == errno.EEXIST:
os.remove(fifo)
os.mkfifo(fifo)
else:
raise()
#make individual np arrays to store Y,U, and V channels
#we know the image size beforehand -- 640x360 pixels
yuv_data = []
frame_size = []
fullsize = (360, 640)
halfsize = (180, 320)
for i in range(len(fifo_names)):
if (i == 0):
size = fullsize
else:
size = halfsize
yuv_data.append(np.empty(size, dtype=np.uint8));
frame_size.append(size)
#make array that holds all yuv data for display with cv2
all_yuv_data = np.empty((fullsize[0] + halfsize[0], fullsize[1]), dtype=np.uint8)
#continuously read yuv images from fifos
print("waiting for fifo to be written to...")
while True:
for i in range(len(fifo_names)):
fifo = fifo_names[i]
with open(fifo, 'rb') as f:
print("FIFO %s opened" % (fifo))
all_data = b''
while True:
data = f.read()
print("read from %s, len: %d" % (fifo,len(data)))
if len(data) == 0: #then the fifo has been closed
break
else:
all_data += data
yuv_data[i] = np.frombuffer(all_data, dtype=np.uint8).reshape(frame_size[i])
#stick all yuv data in one buffer, interleaving columns
all_yuv_data[0:fullsize[0],0:fullsize[1]] = yuv_data[0]
all_yuv_data[fullsize[0]:,0:fullsize[1]:2] = yuv_data[1]
all_yuv_data[fullsize[0]:,1:fullsize[1]:2] = yuv_data[2]
#show each yuv channel individually
cv2.imshow('y', yuv_data[0])
cv2.imshow('u', yuv_data[1])
cv2.imshow('v', yuv_data[2])
#convert yuv to rgb and display it
rgb = cv2.cvtColor(all_yuv_data, cv2.COLOR_YUV420p2RGB);
cv2.imshow('rgb', rgb)
cv2.waitKey(1)
上面的代码试图按列交错 U 和 V 信息。
我还尝试使用以下方法将 U 和 V 通道信息放入all_yuv_data数组中：
#try back-to-back
all_yuv_data[0:fullsize[0],0:fullsize[1]] = yuv_data[0]
all_yuv_data[fullsize[0]:,0:halfsize[1]] = yuv_data[1]
all_yuv_data[fullsize[0]:,halfsize[1]:] = yuv_data[2]
图像是用libav从另一个程序中获取的一帧视频。帧是格式的AV_PIX_FMT_YUV420P，描述为“平面YUV 4：2：0，12bpp，（2×2每Y样本1个＆Cb采样）”。
以下是以灰度显示的示例图像的 yuv 通道：
Y频道：
U频道：
视频频道：
以及相应的 RGB 转换（这是使用上述交错方法，使用“背对背”方法时会看到类似的伪影）：
带有伪像的 RGB 图像：
我应该如何放置 u 和 v 通道信息all_yuv_data？
在此之后由 Mark Setchell 编辑
我相信预期的结果是：
如果 YUV 标准匹配 OpenCVCOLOR_YUV2BGR_I420转换公式，您可以将帧读取为一个块，并将其重塑为高度*1.5 行应用转换。
以下代码示例：
- 以 YUV420 格式构建输入，并将其写入内存流（而不是 fifo）。
- 从流中读取帧并使用
COLOR_YUV2BGR_I420.
颜色不对。。。 - 通过读取 Y、U 和 V，调整 U 和 V 的大小并使用
COLOR_YCrCb2BGR转换来重复该过程。
注意：OpenCV 以 BGR 颜色格式（不是 RGB）工作。
这是代码：
import cv2
import numpy as np
import io
# Building the input:
###############################################################################
img = cv2.imread('GrandKingdom.jpg')
#yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
#y, u, v = cv2.split(yuv)
# Convert BGR to YCrCb (YCrCb apply YCrCb JPEG (or YCC), "full range",
# where Y range is [0, 255], and U, V range is [0, 255] (this is the default JPEG format color space format).
yvu = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
y, v, u = cv2.split(yvu)
# Downsample U and V (apply 420 format).
u = cv2.resize(u, (u.shape[1]//2, u.shape[0]//2))
v = cv2.resize(v, (v.shape[1]//2, v.shape[0]//2))
# Open In-memory bytes streams (instead of using fifo)
f = io.BytesIO()
# Write Y, U and V to the "streams".
f.write(y.tobytes())
f.write(u.tobytes())
f.write(v.tobytes())
f.seek(0)
###############################################################################
# Read YUV420 (I420 planar format) and convert to BGR
###############################################################################
data = f.read(y.size*3//2) # Read one frame (number of bytes is width*height*1.5).
# Reshape data to numpy array with height*1.5 rows
yuv_data = np.frombuffer(data, np.uint8).reshape(y.shape[0]*3//2, y.shape[1])
# Convert YUV to BGR
bgr = cv2.cvtColor(yuv_data, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420);
# How to How should I be placing the u and v channel information in all_yuv_data?
# -------------------------------------------------------------------------------
# Example: place the channels one after the other (for a single frame)
f.seek(0)
y0 = f.read(y.size)
u0 = f.read(y.size//4)
v0 = f.read(y.size//4)
yuv_data = y0 + u0 + v0
yuv_data = np.frombuffer(yuv_data, np.uint8).reshape(y.shape[0]*3//2, y.shape[1])
bgr = cv2.cvtColor(yuv_data, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420);
###############################################################################
# Display result:
cv2.imshow("bgr incorrect colors", bgr)
###############################################################################
f.seek(0)
y = np.frombuffer(f.read(y.size), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0], y.shape[1])) # Read Y color channel and reshape to height x width numpy array
u = np.frombuffer(f.read(y.size//4), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0]//2, y.shape[1]//2)) # Read U color channel and reshape to height x width numpy array
v = np.frombuffer(f.read(y.size//4), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0]//2, y.shape[1]//2)) # Read V color channel and reshape to height x width numpy array
# Resize u and v color channels to be the same size as y
u = cv2.resize(u, (y.shape[1], y.shape[0]))
v = cv2.resize(v, (y.shape[1], y.shape[0]))
yvu = cv2.merge((y, v, u)) # Stack planes to 3D matrix (use Y,V,U ordering)
bgr = cv2.cvtColor(yvu, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
###############################################################################
# Display result:
cv2.imshow("bgr", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果：
