问Python OpenCV将平面YUV 4:2:0图像转换为RGB -- YUV数组格式
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Stack Overflow用户

提问于 2020-03-17 19:40:57

回答 2查看 14.9K关注 0票数 5

我正在尝试使用OpenCV版本4.1.0通过python将一个平面的YUV 4:2:0映像转换为RGB，并且很难理解如何格式化数组以传递给cvtColor函数。我将所有三个通道作为单独的数组，并试图将它们合并到cv2.cvtColor中使用。我正在使用cv2.cvtColor(yuv_array, cv2.COLOR_YUV420p2RGB)。我知道yuv_array应该是原始图像的1.5倍(这就是来自cvtColor使用cv2.COLOR_RGB2YUV_YV12的yuv数组的样子)，我应该将UV组件放到yuv_array的下半部，Y通道放在数组的顶部。

我似乎不知道在这个数组的底部应该如何格式化U和V通道。我试过把它们交织在一起，然后把它们连在一起。用这两种方法，我试着把U放在第一位，然后是V，也是相反的。所有方法都会导致结果图像中的伪影。下面是我的代码和一个示例图像：

import os
import errno
import numpy as np
import cv2

fifo_names = ["/tmp/fifos/y_fifo", "/tmp/fifos/u_fifo", "/tmp/fifos/v_fifo"]

#teardown; delete fifos
import signal, sys
def cleanup_exit(signal, frame):
    print ("cleaning up!")
    for fifo in fifo_names:
        os.remove(fifo)
    sys.exit(0)
signal.signal(signal.SIGINT, cleanup_exit)
signal.signal(signal.SIGTERM, cleanup_exit)

#make fifos
for fifo in fifo_names:
    try:
        os.mkfifo(fifo);
    except OSError as oe:
        if oe.errno == errno.EEXIST:
            os.remove(fifo)
            os.mkfifo(fifo)
        else:
            raise()

#make individual np arrays to store Y,U, and V channels
#we know the image size beforehand -- 640x360 pixels
yuv_data = []
frame_size = []
fullsize = (360, 640)
halfsize = (180, 320)
for i in range(len(fifo_names)):
    if (i == 0):
        size = fullsize
    else:
        size = halfsize
    yuv_data.append(np.empty(size, dtype=np.uint8));
    frame_size.append(size)

#make array that holds all yuv data for display with cv2
all_yuv_data = np.empty((fullsize[0] + halfsize[0], fullsize[1]), dtype=np.uint8) 

#continuously read yuv images from fifos
print("waiting for fifo to be written to...")
while True:
    for i in range(len(fifo_names)):
        fifo = fifo_names[i]
        with open(fifo, 'rb') as f:
            print("FIFO %s opened" % (fifo))
            all_data = b''
            while True:
                data = f.read()
                print("read from %s, len: %d" % (fifo,len(data)))
                if len(data) == 0: #then the fifo has been closed
                    break
                else:
                    all_data += data
            yuv_data[i] = np.frombuffer(all_data, dtype=np.uint8).reshape(frame_size[i])

    #stick all yuv data in one buffer, interleaving columns
    all_yuv_data[0:fullsize[0],0:fullsize[1]] = yuv_data[0]
    all_yuv_data[fullsize[0]:,0:fullsize[1]:2] = yuv_data[1]
    all_yuv_data[fullsize[0]:,1:fullsize[1]:2] = yuv_data[2]

    #show each yuv channel individually
    cv2.imshow('y', yuv_data[0])
    cv2.imshow('u', yuv_data[1])
    cv2.imshow('v', yuv_data[2])

    #convert yuv to rgb and display it
    rgb = cv2.cvtColor(all_yuv_data, cv2.COLOR_YUV420p2RGB);
    cv2.imshow('rgb', rgb)
    cv2.waitKey(1)

上面的代码试图将U和V信息按列插入.

我还尝试使用以下方法将U和V通道信息放置到all_yuv_data数组中：

    #try back-to-back
    all_yuv_data[0:fullsize[0],0:fullsize[1]] = yuv_data[0]
    all_yuv_data[fullsize[0]:,0:halfsize[1]] = yuv_data[1]
    all_yuv_data[fullsize[0]:,halfsize[1]:] = yuv_data[2]

图像是用libav从另一个程序获得的视频帧。该框架为AV_PIX_FMT_YUV420P格式，被描述为“平面YUV 4:2:0，12 2x2，(每2x2Y样品1 Cr & Cb样品)”。

以下是以灰度显示的示例图像的yuv通道：

Y频道：

U频道：

V频道：

以及相应的RGB转换(这是使用上述交织方法的结果，在使用“背对背”方法时可以看到类似的工件)：

带有工件的RGB图像：

我应该如何在all_yuv_data中放置u和v通道信息

由Mark在这一点之后编辑，

我相信预期的结果是：

numpy

opencv

image-processing

python

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-03-17 22:16:24

如果YUV标准与OpenCV COLOR_YUV2BGR_I420转换公式相匹配，您可以将框架作为一个块读取，并将其重塑到高度*1.5行应用转换。

以下代码示例：

以YUV420格式构建输入，并将其写入内存流(而不是fifo)。
从流中读取帧并使用COLOR_YUV2BGR_I420将其转换为BGR。颜色不对..。
通过读取Y、U和V、调整U和V的大小并使用COLOR_YCrCb2BGR转换重复此过程。注意: OpenCV使用BGR颜色格式(而不是RGB)。

以下是代码：

import cv2
import numpy as np
import io

# Building the input:
###############################################################################
img = cv2.imread('GrandKingdom.jpg')

#yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
#y, u, v = cv2.split(yuv)

# Convert BGR to YCrCb (YCrCb apply YCrCb JPEG (or YCC), "full range", 
# where Y range is [0, 255], and U, V range is [0, 255] (this is the default JPEG format color space format).
yvu = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
y, v, u = cv2.split(yvu)

# Downsample U and V (apply 420 format).
u = cv2.resize(u, (u.shape[1]//2, u.shape[0]//2))
v = cv2.resize(v, (v.shape[1]//2, v.shape[0]//2))

# Open In-memory bytes streams (instead of using fifo)
f = io.BytesIO()

# Write Y, U and V to the "streams".
f.write(y.tobytes())
f.write(u.tobytes())
f.write(v.tobytes())

f.seek(0)
###############################################################################

# Read YUV420 (I420 planar format) and convert to BGR
###############################################################################
data = f.read(y.size*3//2)  # Read one frame (number of bytes is width*height*1.5).

# Reshape data to numpy array with height*1.5 rows
yuv_data = np.frombuffer(data, np.uint8).reshape(y.shape[0]*3//2, y.shape[1])

# Convert YUV to BGR
bgr = cv2.cvtColor(yuv_data, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420);


# How to How should I be placing the u and v channel information in all_yuv_data?
# -------------------------------------------------------------------------------
# Example: place the channels one after the other (for a single frame)
f.seek(0)
y0 = f.read(y.size)
u0 = f.read(y.size//4)
v0 = f.read(y.size//4)
yuv_data = y0 + u0 + v0
yuv_data = np.frombuffer(yuv_data, np.uint8).reshape(y.shape[0]*3//2, y.shape[1])
bgr = cv2.cvtColor(yuv_data, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420);
###############################################################################

# Display result:
cv2.imshow("bgr incorrect colors", bgr)


###############################################################################
f.seek(0)
y = np.frombuffer(f.read(y.size), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0], y.shape[1]))  # Read Y color channel and reshape to height x width numpy array
u = np.frombuffer(f.read(y.size//4), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0]//2, y.shape[1]//2))  # Read U color channel and reshape to height x width numpy array
v = np.frombuffer(f.read(y.size//4), dtype=np.uint8).reshape((y.shape[0]//2, y.shape[1]//2))  # Read V color channel and reshape to height x width numpy array

# Resize u and v color channels to be the same size as y
u = cv2.resize(u, (y.shape[1], y.shape[0]))
v = cv2.resize(v, (y.shape[1], y.shape[0]))
yvu = cv2.merge((y, v, u)) # Stack planes to 3D matrix (use Y,V,U ordering)

bgr = cv2.cvtColor(yvu, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
###############################################################################


# Display result:
cv2.imshow("bgr", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

票数 8

Stack Overflow用户

发布于 2020-03-17 21:51:05

函数调用中存储在yuv_array底部的u和v通道信息：cv2.cvtColor(yuv_array, cv2.COLOR_YUV420p2RGB)

预期格式如下：

添加到yuv_array底部的额外行的上半部分填充u信息。行是交错的；u的第一行正好放在左侧槽中的y通道信息下面，第二行u放在yuv_data同一行的右槽中，依此类推。
V通道数据是相同的，但是对于添加到yuv_array的额外行的下半部分。

下面是连接代码，这些代码生成了MarkSetchnell在原始程序中发布的预期图像：

    #place y channel into buffer
    all_yuv_data[0:fullsize[0],0:fullsize[1]] = yuv_data[0]

    #formatted as interleaved u rows on top, (half on left, half on right)
    #and interleaved v rows on bottom
    all_yuv_data[fullsize[0]:fullsize[0]+halfsize[0]//2, :] = yuv_data[1].reshape(-1, fullsize[1])
    all_yuv_data[fullsize[0]+halfsize[0]//2:,:] = yuv_data[2].reshape(-1, fullsize[1])

    #convert to rgb
    rgb = cv2.cvtColor(all_yuv_data, cv2.COLOR_YUV420p2RGB);

下面是all_yuv_data的灰度图像，以求清晰：

调用cv2.cvtColor(all_yuv_data, cv2.COLOR_YUV420p2RGB)后的结果：

票数 3

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60729170

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