YUV数据介绍RGB转YUV代码 python
YUV介绍&RGB-YUV互转代码 python
@雪儿妹妹的求学路
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yuv格式
一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式，而从视频处理（例如H.264、MPEG视频编解码）的角度来说，也是在原始YUV码流进行编码和解析，所以，了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言，至关重要。
YUV，分为三个分量，“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰度值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。
与我们熟知的RGB类似，YUV也是一种颜色编码方法，主要用于电视系统以及模拟视频领域，它将亮度信息（Y）与色彩信息（UV）分离，没有UV信息一样可以显示完整的图像，只不过是黑白的，这样的设计很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题。并且，YUV不像RGB那样要求三个独立的视频信号同时传输，所以用YUV方式传送占用极少的频宽
FROM: http://blog.csdn.net/xu_fu/article/details/8988924 -
转换关系矩阵
YUV与RGB相互转换的公式如下（RGB取值范围均为0-255）：Y = 0.299R + 0.587G + 0.114BU = -0.147R - 0.289G + 0.436BV = 0.615R - 0.515G - 0.100BR = Y + 1.14VG = Y - 0.39U - 0.58VB = Y + 2.03U
3.转换代码
import numpy as np
import cv2 as cvdef yuv2rgb(img):W = np.array([[1, 0., 1.13983],[1, -0.39465, -0.58060],[1, 2.03211, 0.]])imc = img.copy()imc = imc.astype(np.float)h, w, c = imc.shapefor i in range(h):for j in range(w):imc[i, j][1] -= 128 # Uimc[i, j][2] -= 128 # Vimc[i, j] = np.matmul(W, imc[i, j])imc = imc.astype(np.uint8)return imc
if __name__ == '__main__':img = cv.imread('0000.png', cv.IMREAD_UNCHANGED)im1 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2YUV)im2 = yuv2rgb(im1)im3 = cv.cvtColor(im1, cv.COLOR_YUV2RGB)cv.imshow('1', img)cv.imshow('2', im1)cv.imshow('3', im2)cv.imshow('4', im3)cv.waitKey(0)
图 1 是 RGB 图，图 2 是使用 opencv RGB2YUV 转的，图 3 是 代码YUV2RGB 转的结果，图 4 是使用 opencv 的 YUV2RGB 转的结果
参考：https://blog.csdn.net/weixin_39826080/article/details/111020966
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