yuv420并转为bgr
文章目录
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- 从视频通道获取yuv视频帧数据y和uv，读取合并成完整yuv并转为bgr。
- 详细解释
- 进一步封装
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- ImageConverter.h
- ImageConverter.cpp
- main.cpp
从视频通道获取yuv视频帧数据y和uv，读取合并成完整yuv并转为bgr。
#include 详细解释
当然，我会逐行解释你的代码：
#include 这些是 C++ 头文件引入部分。
int main() {
这是 main 函数的开始。
const std::string yFile = "./Y.yuv";
const std::string uvFile = "./UV.yuv";
这里定义了两个字符串变量 yFile 和 uvFile，用于存储 Y 和 UV 分量的文件路径。
const int width = 1920;
const int height = 1080;
这里定义了图像的宽度和高度。
const int frameSize = width * height * 3 / 2;
这是计算每帧图像的大小，因为 YUV420 图像中，Y 分量占据一帧的大小，而 U 和 V 分量各占据一帧大小的四分之一。这是根据 YUV420 格式的存储方式计算的。
std::ifstream yfile(yFile, std::ios::binary);
std::ifstream uvfile(uvFile, std::ios::binary);
这里打开了 Y 和 UV 分量的文件，使用了 ifstream 流，打开方式是二进制方式打开。
if (!yfile) {
std::cerr << "Failed to open Y file." << std::endl;
return 1;
}
这个条件语句检查是否成功打开了 Y 分量的文件，如果失败，则输出错误信息并返回 1，表示程序出错。
std::vector<uint8_t> yData(frameSize);
std::vector<uint8_t> uvData(frameSize);
这里定义了两个 std::vector，分别用于存储 Y 和 UV 分量的数据。它们的大小是一个帧的大小。
yfile.read(reinterpret_cast<char*>(yData.data()), frameSize);
uvfile.read(reinterpret_cast<char*>(uvData.data()), frameSize);
这里使用 read 函数从文件中读取 Y 和 UV 数据，注意通过 reinterpret_cast 进行了类型转换，因为文件操作需要 char* 类型。
std::vector<uint8_t> Y(width * height);
std::vector<uint8_t> U(width * height / 4);
std::vector<uint8_t> V(width * height / 4);
这里定义了三个 std::vector，分别用于存储提取出的 Y、U 和 V 分量数据。
std::copy_n(yData.begin(), width * height, Y.begin());
std::copy_n(uvData.begin(), width * height / 4, U.begin());
std::copy_n(uvData.begin() + width * height / 4, width * height / 4, V.begin());
这三行代码分别从 yData 和 uvData 中复制数据到 Y、U 和 V 的 std::vector 中，确保正确提取了 Y、U、V 分量。
cv::Mat yuvImage(height * 3 / 2, width, CV_8UC1);
这里定义了一个 cv::Mat 对象 yuvImage，它将用于存储整个 YUV 图像，大小是 (height * 3 / 2) 行和 width 列，像素类型为 CV_8UC1（8 位无符号字符）。
std::memcpy(yuvImage.data, Y.data(), width * height);
std::memcpy(yuvImage.data + width * height, U.data(), width * height / 4);
std::memcpy(yuvImage.data + width * height * 5 / 4, V.data(), width * height / 4);
这三行代码使用 memcpy 函数将 Y、U、V 分量的数据复制到 yuvImage 中，确保它们按正确的顺序合并在一起。
cv::Mat bgrImage;
cv::cvtColor(yuvImage, bgrImage, cv::COLOR_YUV2BGR_NV12);
这里定义了 bgrImage，用于存储 BGR 格式的图像。然后，使用 OpenCV 的 cvtColor 函数将 YUV 图像转换为 BGR 格式，cv::COLOR_YUV2BGR_NV12 表示从 NV12 YUV 格式转换到 BGR 格式。
cv::imshow("YUV420 Image", bgrImage);
cv::waitKey(6000);
cv::destroyAllWindows();
最后，这几行代码显示图像。imshow 用于显示图像窗口，waitKey 用于等待按键，destroyAllWindows 用于关闭所有窗口。
这就是你代码的逐行解释。它的主要功能是打开 YUV420 文件，提取 Y、U、V 分量，将它们合并成 YUV 图像，然后将其转换为 BGR 格式并在窗口中显示。如果你有任何问题或需要更多解释，请随时提问。
进一步封装
ImageConverter.h
// ImageConverter.h
#pragma once
#include ImageConverter.cpp
// ImageConverter.cpp
#include "ImageConverter.h"
#include main.cpp
// main.cpp (用法示例)
#include "ImageConverter.h"
int main() {
const std::string yFile = "./Y.yuv";
const std::string uvFile = "./UV.yuv";
const int width = 1920;
const int height = 1080;
ImageConverter converter(yFile, uvFile, width, height);
cv::Mat bgrImage = converter.convertToBGR();
// 设置要保存的文件路径
std::string filePath = "./your_image.png"; // 替换为你的文件夹路径和文件名
// 保存BGR图像
bool success = cv::imwrite(filePath, bgrImage);
if (success) {
std::cout << "图像已成功保存到文件夹：" << filePath << std::endl;
}
else {
std::cerr << "保存图像时出错." << std::endl;
}
converter.displayBGRImage();
return 0;
}