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图像视频编码和FFmpeg(2)-----YUV格式介绍和应用

2017-04-04 14:02 561 查看
本文不讲FFmpeg,而是讲YUV图像格式。因为摄像头拍摄出来的原始图像一般都是YUV格式。在FFmpeg中,视频是通过多张YUV图像而得到。

YUV图像格式是什么,这个可以看一下维基百科。这个超链接打开即可,无需细看。因为看了也不会懂YUV格式是什么。不信的话,我问你,对于耳熟能详的RGB格式,你懂了吗?你除了“用红绿蓝表示各种颜色,并且R、G、B一般用一个字节来存储”还懂其他吗?估计不能再说东西了吧。对于YUV也是这样,所以没必要看了。

YUV中的Y、U、V三个分量分别表示明亮度、色度、浓度,每一个分量也是用一个字节来存放的。我们在学习一样新东西时,总是喜欢拿之前学习过的东西作类比,或者想知道新旧东西的关联,下面就给出YUV和RGB两者相互转换的公式:





从公式中可以看到,两者进行转换的时候,可能会发生溢出。这个在计算的时候需要注意。处理的方法是截断。比如大于255的,就将之设255.小于0的,其值为0.

YUV格式是有很多种的。比较常见的有YUV4:4:4、YUV4:2:0、YUV4:2:2。后两种又可以细分成几种的,比如YUV422有YUYV422、UYVY422、YUV422P等。晕了吧~~

其实只需记得:

YUV 4:4:4采样,每一个Y对应一组UV分量。

YUV 4:2:2采样,每两个Y共用一组UV分量。

YUV 4:2:0采样,每四个Y共用一组UV分量。

维基百科关于他们的布局说明:

4:4:4表示完全取样。

4:2:2表示2:1的水平取样,垂直完全采样。

4:2:0表示2:1的水平取样,2:1垂直采样。

4:1:1表示4:1的水平取样,垂直完全采样。

布局示意图可以参考链接1链接2



上面的只是逻辑布局,但作为码农更想知道他们的物理布局(存储方式),因为要读取数据。这要先了解两个概念:planar和packed。在RGB格式中,假如有3个像素点,那么既可以这样存:RGBRGBRGB,也可以RRRGGGBBB。前面一种称为packed(打包模式),后面一种称为planner(平行模式)。同样对应YUV也是有这两种模式的。

对于planar的YUV格式,先连续存储所有像素点的Y,紧接着存储所有像素点的U,随后是所有像素点的V。对于packed的YUV格式,每个像素点的Y,U,V是连续交叉存储的。

在FFmpeg中,已经定义了这两种模式。可以查看pixfmt.h文件。每一种图像格式,都会对应的说明是哪种模式的。

(1)YUYV422: packed模式



(2)UYVY422: packed模式(只是排列方式和前面的不同)



(3)YUV422P: planner模式



(4)YUV420P: planner模式



这里还有一个问题要注意:对于一个width * height的YUV图像,占有多大的字节。这关乎到读取一个YUV文件时,要读多少字节才能把一张图像完全读进内存。对于不同的YUV格式,有不同的大小。

对于YUV422来说,是两个y共享一对u和v。所以y0 u y1 v(YUYV422)这4个字节存储的内存代表了两个像素(y0, u, v) 和(y1, u, v)。所以,4比2的关系,所以一个像素会占两个字节,所以对应YUV422来说要width * height * 2个字节。

在FFmpeg中,有一个函数,可以直接算这个大小的,函数的输入参数就是图像的格式、图像的width和height。下一篇博文会说到这个函数。

好了,扯了这么多,要写些代码才能满足码农。

这个例子先在YUV文件中读取一个图像,然后转换成RGB24格式,最后用OpenCV播放图像,可以达到视频的效果。

#include<stdio.h>
#include<highgui.h> //for OpenCV

//转换函数
void YUV2RGB(int y, int u, int v, int* r, int* g, int* b)
{
assert( r != NULL && g != NULL && b != NULL);

*r = y + 1.13983 * (v - 128);
*g = y - 0.39465 * (u - 128) - 0.58060 * (v - 128);
*b = y + 2.03211 * (u - 128);

*r = *r > 255 ? 255 : *r;
*r = *r < 0   ? 0   : *r;

*g = *g > 255 ? 255 : *g;
*g = *g < 0   ? 0   : *g;

*b = *b > 255 ? 255 : *b;
*b = *b < 0   ? 0   : *b;
}

//把RGB数据填充到OpenCV的IplImage结构体成员imageData中
//imageData是一个数组,其用来存放每一个像素点的BGR。
//其排列的形式很简单(BGR)(BGR)(BGR)(BGR)(BGR)
void fillImage(IplImage* pimg, int r, int g, int b)
{
static int h = 0, w = 0;

//这里是BGR的顺序。因为OpenCV存放像素的顺序的BGRBGRBGR
pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = b;
pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = g;
pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = r;

//这部分代码是和OpenCV的一些性质有关,如果看不懂,可以忽略。
//上面的pimg->widthStep也是与OpenCV的性质有关
if( w/3 >= pimg->width )
{
w = 0;
if( h == pimg->height - 1  )
h = 0;
else
++h;
}
}

void convertImage(IplImage* pimg, unsigned char* yuv_buff, int len)
{
int i;
int r, g, b;
int y0, y1, u, v;

for(i = 0; i < len; i += 4)
{
//其排列方式是y0 u y1 v
//直接提取出来y、u、v三个分量,然后使用公式转成RGB即可
//因为两个y共享一对uv。故y0 u y1 v能提取出两组(y, u, v)
y0 = yuv_buff[i + 0];
u  = yuv_buff[i + 1];
y1 = yuv_buff[i + 2];
v  = yuv_buff[i + 3];

YUV2RGB(y0, u, v, &r, &g, &b);
//将RGB分量填充到OpenCV的IplImage中
fillImage(pimg, r, g, b);

YUV2RGB(y1, u, v, &r, &g, &b);
fillImage(pimg, r, g, b);
}
}

int main(int argc, char** argv)
{
const char* filename = argc > 1 ? argv[1] : "waterfall_yuyv422.yuv";

FILE* fin = fopen(filename, "rb");
if( fin == NULL )
{
printf("can't open the file\n");
return -1;
}

int width = 352;
int height = 288;

//一张完整的图像 对应在 yuv文件中 占据的字节数
//因为是yuyv格式的yuv,所以其排列方式是y0 u y1 v y2 u v y3
//因为是两个y共享一对u和v。所以y0 u y1 v代表两个像素(y0, u, v)
//和(y1, u, v),对应地会有两个RGB像素。
//也就是说y0 u y1 v这4个字节的内容等于2个像素, 2比1的关系。
//所以有width * height个像素,就应该要width * height * 2个字节
//这个关系是yuv422特有的。对于yuv444和yuv420会有不同的比例关系
int frame_size = width * height * 2;

unsigned char* buff = new unsigned char[frame_size];

IplImage* pimg = cvCreateImage(cvSize(width, height),
IPL_DEPTH_8U, 3);
cvNamedWindow("1.jpg");

//这里用图像做成一个视频播放器
while( 1 )
{
int ret = fread(buff, 1, frame_size, fin);
if( ret != frame_size )
{
break;
}

convertImage(pimg, buff, frame_size);
cvShowImage("1.jpg", pimg);
cvWaitKey(33);
}

cvReleaseImage(&pimg);
cvDestroyWindow("1.jpg");

delete [] buff;

return 0;
}


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