Loading... ## 从 AVFrame 中取出帧(YUV)保存为 Mat 格式 本文档针对 YUV420p 编码进行记录 ### AVFrame 结构体解析 这里列出一些重点变量 | 变量定义 | 用途 | 备注 | | :---------------------------------- | :------------------------------ | :---------------------------------------------------: | | uint8_t *data[AV_NUM_DATA_POINTERS] | 解码后原始数据 | | | int linesize[AV_NUM_DATA_POINTERS] | data中“一行”数据的大小 | 一般大于图像的宽 | | int width, height | 视频帧宽和高 | | | int nb_samples | 一个 AVFrame 中包含多少个音频帧 | 一个 AVFrame 中只包含一个视频帧，但可能包含多个音频帧 | | int format | 解码后原始数据类型 | YUV420, YUV422, RGB24... | | int key_frame | 是否是关键帧 | | | enum AVPictureType pict_type | 帧类型 | I, B, P... | | AVRational sample_aspect_ratio | 宽高比 | 16:9, 4:3... | | int64_t pts | 显示时间戳 | | | int coded_picture_number | 编码帧序号 | | | int display_picture_number | 帧序号 | | | int interlaced_frame | 是否是隔行扫描 | | ### YUV 转 RGB 原理 YUV 图像有两种编码格式： 紧缩格式(packed formats): Y、U、V 三通道像素值依次排列，即 Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 ... 平面格式(planar formats): 先排列 Y 的所有像素值，再排列 U，最后排列 V YUV420p 中使用平面格式，水平 2:1 取样，垂直 2：1 采样，即每 4 个 Y 分量对应一个 U、V 分量 ITU 在 BT.601[50] 中规定: $\omega_R=0.299,\omega=0.114(\omega_G=1-\omega_B-\omega_R=0.587)$ 变换可以写为: $$ \begin{pmatrix}Y\\\\C_b\\\\C_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.299&0.587&0.114\\\\-0.169&-0.331&0.500\\\\0.500&-0.419&-0.081\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}R\\\\G\\\\B\end{pmatrix} $$ 反变换可写为: $$ \begin{pmatrix}R\\\\B\\\\G\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1.000&0.000&1.403\\\\1.000&-0.344&-0.714\\\\1.000&1.773&0.000\end{pmatrix}\cdot\begin{pmatrix}R\\\\G\\\\B\end{pmatrix} $$ 颜色空间的应用不同，权值的规定也不同，比如在 ITU-BT.709[55] 中规定数字产品中 $\omega_R=0.2125,\omega_B=0.0721$，$C_b$、$C_r$ 可能同时为正值或负值，为了便于对其进行数字化编码，通常会加上一个合适的便宜，使其始终为正值，比如对于 8 位的分量，该偏移值为 $2^7=128$ 综上，YUV 与 RGB 的转换公式如下 ``` R = Y + 1.4075 * (V - 128) G = Y - 0.3455 * (U - 128) - (0.7169 * (V - 128)) B = Y + 1.7790 * (U - 128) Y = R * .299000 + G * .587000 + B * .114000 U = R * -.168736 + G * -.331264 + B * .500000 + 128 V = R * .500000 + G * -.418688 + B * -.081312 + 128 ``` 下面的公式中各个符号都带了 ```'```，表示该符号在原值基础上进行了伽马校正，伽马校正有助于弥补在抗锯齿的过程中，线性分配伽马值所带来的细节损失，使图像细节更加丰富。在没有采用伽马校正的情况下，暗部细节不容易显现出来，而采用了这一图像增强技术以后，图像的层次更加清晰 ``` Y' = 0.257*R' + 0.504*G' + 0.098*B' + 16 Cb' = -0.148*R' - 0.291*G' + 0.439*B' + 128 Cr' = 0.439*R' - 0.368*G' - 0.071*B' + 128 R' = 1.164*(Y’-16) + 1.596*(Cr'-128) G' = 1.164*(Y’-16) - 0.813*(Cr'-128) - 0.392*(Cb'-128) B' = 1.164*(Y’-16) + 2.017*(Cb'-128) ``` ### 实现代码 在 AVFrame2Img 中输入需要转换格式的 AVFrame，返回 Mat ```c Mat AVFrame2Img(AVFrame *frame) { // 获取帧宽、高及通道数量 int frame_height = frame->height; int frame_width = frame->width; int frame_channels = 3; // 初始化 Mat Mat img = Mat::zeros(frame_height, frame_width, CV_8UC3); // 初始化存放 YUV 编码图片的 buffer 内存空间 uchar* yuv_buffer = (uchar*)malloc(frame_height * frame_width * sizeof(uchar)*frame_channels); // 获取图片原始数据 // Y for (int i = 0; i < frame_height; i++) { memcpy(yuv_buffer + frame_width * i, frame->data[0] + frame->linesize[0] * i, frame_width); } // U for (int j = 0; j < frame_height / 2; j++) { memcpy(yuv_buffer + frame_width * frame_height + frame_width / 2 * j, frame->data[1] + frame->linesize[1] * j, frame_width / 2); } // V for (int k = 0; k < frame_height / 2; k++) { memcpy(yuv_buffer + frame_width * frame_height + frame_width / 2 * (frame_height / 2) + frame_width / 2 * k, frame->data[2] + frame->linesize[2] * k, frame_width / 2); } // 转换为 RGB 编码 YUV420P2RGB32(yuv_buffer, img.data, frame_width, frame_height); // 释放 buffer 内存空间 free(yuv_buffer); return img; } void YUV420P2RGB32(const uchar *yuv_buffer_in, const uchar *rgb_buffer_out, int width, int height) { uchar *yuv_buffer = (uchar *)yuv_buffer_in; uchar *rgb_buffer = (uchar *)rgb_buffer_out; int channels = 3; for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { int index_Y = y * width + x; int index_U = width * height + y / 2 * width / 2 + x / 2; int index_V = width * height + width * height / 4 + y / 2 * width / 2 + x / 2; // 取出 YUV uchar Y = yuv_buffer[index_Y]; uchar U = yuv_buffer[index_U]; uchar V = yuv_buffer[index_V]; // YCbCr420 int R = Y + 1.402 * (V - 128); int G = Y - 0.34413 * (U - 128) - 0.71414*(V - 128); int B = Y + 1.772*(U - 128); // Y'Cb'Cr'420 // int R = 1.164 * (Y - 16) + 1.596 * (V - 128); // int G = 1.164 * (Y - 16) - 0.813 * (V - 128) - 0.392 * (U - 128); // int B = 1.164 * (Y - 16) + 2.017 * (U - 128); // 确保取值范围在 0 - 255 中 R = (R < 0) ? 0 : R; G = (G < 0) ? 0 : G; B = (B < 0) ? 0 : B; R = (R > 255) ? 255 : R; G = (G > 255) ? 255 : G; B = (B > 255) ? 255 : B; rgb_buffer[(y*width + x)*channels + 2] = uchar(R); rgb_buffer[(y*width + x)*channels + 1] = uchar(G); rgb_buffer[(y*width + x)*channels + 0] = uchar(B); } } } ``` 最后修改：2022 年 05 月 12 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏
