在OpenCV中将YUV转换为BGR或RGB

Question

我有一个电视采集卡,有一个YUV格式的输入.我在这里看到过与此问题类似的其他帖子并试图尝试所有可能的方法,但它们都没有提供清晰的图像.目前最好的结果是使用OpenCV cvCvtColor(scr, dst, CV_YUV2BGR)函数调用.

我目前还没有意识到YUV格式,说实话让我感到困惑,因为它看起来像存储4个频道,但只有3个？我已经从捕获卡中包含了一张图像,希望有人能够理解我可能用来填补空白的内容.

Feed通过DeckLink Intensity Pro卡进入,并在Windows 7环境中使用OpenCV在C++应用程序中访问.

更新

我查看了有关此信息的维基百科文章,并尝试在我的应用程序中使用该公式.下面是从中收到输出的代码块.任何意见是极大的赞赏.

BYTE* pData;

    videoFrame->GetBytes((void**)&pData);

    m_nFrames++;

    printf("Num Frames executed: %d\n", m_nFrames);

    for(int i = 0; i < 1280 * 720 * 3; i=i+3)
    {
        m_RGB->imageData[i] = pData[i] + pData[i+2]*((1 - 0.299)/0.615);
        m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] - pData[i+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[i+2]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
        m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + pData[i+1]*((1 - 0.114)/0.436);
    }

Answer 1

在较新的版本OPENCV有一个内置的功能,可以用来做YUV来RGB转换

cvtColor(src,dst,CV_YUV2BGR_YUY2);

指定YUV下划线后的格式,如下所示CV_YUYV2BGR_xxxx

Answer 2

在我看来,你正在将YUV422流解码为YUV444.尝试对您提供的代码进行此修改:

for(int i = 0, j=0; i < 1280 * 720 * 3; i+=6, j+=4)
{
    m_RGB->imageData[i] = pData[j] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615);
    m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
    m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);
    m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615);
    m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
    m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);
}

我不确定你的常数是否正确,但最坏的情况是你的颜色会被关闭 - 图像应该是可识别的.

Answer 3

我使用以下 C++ 代码使用 OpenCV将 yuv 数据（YUV_NV21）转换为 rgb 图像（OpenCV 中的 BGR）

int main()
{
  const int width  = 1280;
  const int height = 800;

  std::ifstream file_in;
  file_in.open("../image_yuv_nv21_1280_800_01.raw", std::ios::binary);
  std::filebuf *p_filebuf = file_in.rdbuf();
  size_t size = p_filebuf->pubseekoff(0, std::ios::end, std::ios::in);
  p_filebuf->pubseekpos(0, std::ios::in);

  char *buf_src = new char[size];
  p_filebuf->sgetn(buf_src, size);

  cv::Mat mat_src = cv::Mat(height*1.5, width, CV_8UC1, buf_src);
  cv::Mat mat_dst = cv::Mat(height, width, CV_8UC3);

  cv::cvtColor(mat_src, mat_dst, cv::COLOR_YUV2BGR_NV21);
  cv::imwrite("yuv.png", mat_dst);

  file_in.close();
  delete []buf_src;

  return 0;
}

转换后的结果就像图像yuv.png。

你可以找到的测试原始图像从这里和整个项目从我Github上项目