❝以空间换取时间，高速转换YUV到RGB。 ❞ 常用的YUV转RGB做法 此方法非常简单，但设计到浮点运算，效率会很差。...uint32_t YUV2RGB(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v) { uint32_t RGB = 0; uint8_t *r = (uint8_t *...)&RGB + 0; uint8_t *g = (uint8_t *)&RGB + 1; uint8_t *b = (uint8_t *)&RGB + 2; /* 只初始化一次...，用于初始化YUV转RGB对照表 */ static bool isInitialized = initYUV2RGB(); *r = s_R[y][v]; /* R */...[256] = {0}; static uint8_t s_G[256][256][256] = {0}; static uint8_t s_B[256][256] = {0}; /* 初始化YUV转RGB
/* 温度需先转换为0-255的灰度值； 最终生成的rgb格式为16bit的ARGB； */ int TCtoRGB(int grayValue) { int rgbValues[3] = {0}
---- 示例将通过yuv文件生成rgb文件，代码如下： #include "stdafx.h" extern "C" { #include #include...(d == -1123) { printf_s("%s\n", msg); } else { printf_s("%s %d \n", msg, d); } } int yuv2Rgb...AVPixelFormat srcPixelFormat = AV_PIX_FMT_YUV420P; const AVPixelFormat dstPixelFormat = AV_PIX_FMT_RGB24...", "wb"); yuv2Rgb(inFile,outFile); fclose(inFile); fclose(outFile); getchar(); return 0; } 参考链接...: libswscale实现YUV转RGB 相关格式转换: 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
图1 4:4:4采样 1.2 RGB颜色空间 红、绿和蓝（RGB）颜色空间广泛用于计算机图像学和显示器。红绿蓝是三种基本的加性颜色，可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间。 ?...128) G’=Y-0.689(Cr-128)-0.336(Cb-128) B’=Y+1.732(Cb-128) 2 matlab实现ycbcr444转RGB close all clear all clc...转之前（YCbCr444） ?...转之后（RGB） 3 fpga实现 /* 计算公式： R = 1.164(Y - 16) + 1.793(CR - 128) = 1.164Y...fpga实现YCbCr444转RGB效果和matlab一致。 ----
rgb原图 matlab 源码： clear all; close all; clc; img = imread('lena1.jpg');%图像读入 figure,imshow(img);...%显示原图像 ycbcr = rgb2ycbcr(img); %rgb to ycbcr 函数 figure,imshow(ycbcr); gray = rgb2gray(img); %rgb
颜色RGB转十六进制 function colorRGBtoHex(color) { var rgb = color.split(','...); var r = parseInt(rgb[0].split('(')[1]); var g = parseInt(rgb[1]);...var b = parseInt(rgb[2].split(')')[0]); var hex = "#" + ((1 << 24) + (r << 16) + (g << 8)
nv12 格式 nv12 转 rgb 两种格式 代码 void NV12_T_RGB(unsigned int width, unsigned int height, unsigned char* Y,...unsigned char* UV, unsigned char* rgb) { int r, g, b; int y, u, v; for (int i = 0; i < height; i++...g = 255; if (b > 255) b = 255; if (r < 0) r = 0; if (g < 0) g = 0; if (b < 0) b = 0; rgb...[(i * width + j) * 3 + 0] = (unsigned char)r; rgb[(i * width + j) * 3 + 1] = (unsigned char)g; rgb[(i
python3OpenCV3使用矩阵实现RGB转HSI 看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作，但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁，速度也更快。...255 img_hsi = np.array(img_hsi) print(img_hsi.shape) print(img.shape) while(True): cv2.imshow('rgb_lwpImg
上一篇博文，我们介绍了LCD RGB控制模式的典型时钟。那么这一片我们要详细的去讨论剩下的细节部分。 我们先回顾一下之前的典型时序图 ?
通常在嵌入式开发中，使用的是RGB格式为RGB24，RGB24使用24位来表示一个像素，RGB分量都用8位表示，取值范围为0-255。...= v * 2.55f; float RGB_min = RGB_max * (100 - s) / 100.0f; float RGB_Adj = (RGB_max - RGB_min...+ RGB_Adj; B_Color = RGB_min; break; case 1: R_Color = RGB_max - RGB_Adj...RGB_min; G_Color = RGB_max; B_Color = RGB_min + RGB_Adj; break; case 3:...; case 4: R_Color = RGB_min + RGB_Adj; G_Color = RGB_min; B_Color = RGB_max
constAlpha; #define MUL(x,y) (x*y) __constant__ float constHueColorSpaceMat[9]; __device__ void YUV2RGB...((int32)yuvi[1] – 512.0f); chromaCr = (float)((int32)yuvi[2] – 512.0f); // Convert YUV To RGB...[5] = ((yuv101010Pel[1] >> (COLOR_COMPONENT_BIT_SIZE << 1)) & COLOR_COMPONENT_MASK); // YUV to RGB...Transformation conversion YUV2RGB(&yuvi[0], &red[0], &green[0], &blue[0]); YUV2RGB(&yuvi[3
YUV420转RGB888 yuv420的数据存储方式是planar，就是在一帧中先存y分量，存完y存u，接着v分量。... #include using namespace std; bool yuv420ToRgb(char *yuv, int w, int h, char *rgb...* 5 / 4, w*h / 4); for (int i = 0; i < h; i++) { for (int j = 0; j < w; j++) { rgb...[i*w*3 + 3*j] = 1.164*(y[i*w+j] - 16) + 1.596*(v[i / 4 * w + j / 2] - 128);//R rgb[i*w*3 + 3*j+1]...1.164*(y[i*w + j] - 16) - 0.392*(u[i / 4*w+j/2] - 128) - 0.813*(v[i / 4 * w + j / 2] - 128);//G rgb
值”#FF9999″是由红绿蓝三原色组成的颜色，#号后的两位表示红，其后的两位为绿，最后的两位为蓝。
搞音视频，相信RGB与YUV之间的转换，大家都不陌生。不过呢，由于这个转换的公式是浮点运算，再加上大量像素的密集型运算，导致对资源的消耗比较大，进而效率需要进一步的提升。...一、公式本身的优化 首先我们来看看，RGB转YUV的公式： Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B; U = -0.169*R - 0.331*G + 0.5 *B ; V...int YUV420_RGB32_mmx(uint32_t* rgb, int width, int height, uint8_t* y, uint8_t* u, uint8_t* v){__asm{...ebxsub ebx, 2jnz wlooplea ebp, [ebp + 4*ecx]add edx, ecxpop ebxsub ebx, 2jnz hloopemmspopad}} 总结一下，RGB...转YUV是音视频中常见的一个处理过程，针对其也有一定的优化空间。
'bicubic')) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() c使用下上述码打开时，由于OpenCV是以BGR模式加载的，而Matplotib是RGB...cv2.imread("C:\\Users\\SPC20-012\\Pictures\\girl.png") RGBframe = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB
RGB转YCbCr虽然很基础，但是很重要（YCbCr转RGB雷同），怎样做更快也是一门学位。...所以RGB转YCbCr，得明确转tv range还是pc range；反之也可以通过像素值范围，去判断是tv range，还是pc range，甚至还得明确是什么格式范围，否则会导致偏色。...与上面full range下的RGB转YCbCr公式，还是有一些略微的区别。 3.RGB转YCbCr硬件思维推导 约定，我们采用上一节中full range的YCbCr转RGB的公式进行推导。...5.RGB转YCbCr FPGA实现 按照我在第*章中约定的方式，我们采用兼容通用并行视频流格式时序，如下图所示，本书所有图像算法的设计都将基于此时序，方便算法之间的Pipeline和移植。...本篇关于RGB转YCbCr的，基于Matlab与FPGA的实现思维，就讲解到此，如有问题请直言不讳，我也将知无不言，谢谢。
时序图 下面是LCD RGB 控制的典型时序图 ? 天啊，一下就上这玩意，怎么看？？？ 其实要解释上面的时序图，我们还需要了解一些LCD的显示过程。所以现在只是有个印象，稍后我们详细讲解。 2....3.1 显示一行 800*480的RGB LCD屏幕 24bpp 显示模式 显示一行，我们LCD需要填充800个像素点。...每一个像素由RGB三元素组成，每个元素(R、G、B)由8bit位数组成，也就是说一个像素我们需要通过信号线传输24bit的数据。 那么显示一行800个像素需要多长时间呢？...于是，我们将上面分析的时钟放在一起，就变成了LCD RGB模式的典型时序图 ? 上图中VSYNC垂直同步信号，当产生如图所示的变化，就代表新的一帧数据马上开始传送。那么这里没有有效数据信号呢？？...于是，我们将上面分析的时钟放在一起，就变成了LCD RGB模式的典型时序图 ?
https://blog.csdn.net/10km/article/details/82926317 CImg提供了丰富的色彩空间转换功能，允许在不同的颜色空间(RGB,sRGB,YUV...,HSL,HSV,YCbCr,CMY,CMYK,XYZ)之间的转换,使用非常简单以下是将一个RGB图像转为YUV的示例。...转 YUV 是浮点运算，所以这里定义float类型的CImg对象 CImg yuv; // 加载一个JPEG文件到内存， // NOTE:必须有libjpeg支持 yuv.load_jpeg...(jpeg_file); // RGB转为YUV yuv.RGBtoYUV(); // RGB转YUV后，每个像素值都是归一化的浮点数(0.0~1.0) // 所以需要将浮点数转为0~255之间的值...return CImg(CImg().load_jpeg(jpeg_file).RGBtoYUV()*255,false); } 如果你想实现其他色彩空间的转稍稍看一下
plt.imshow(image) # 使用matplotlib显示 plt.show() print(np.array(image, dtype=int)) # 转数组 # RGB...图 image = Image.new('RGB', (fontsize,fontsize)) draw = ImageDraw.Draw(image) draw.text((0,0
YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像...YUV转RGB的代码优化问题 从原理上来说，对于一个YUV转RGB的代码，可以从浮点和浮点转整形这两种方式进行转换，而转成整数后又可以利用MXU进行计算，应该可以加快运算速度。...**************** * YUV2转RGB格式(浮点转整形计算)，两个rgb像素转换一个yuv2像素 * r = y1 + 1.4075*(v - 128); * g = y - 0.3455...3.2 开启FPU后转换图像 在linux系统下编译，并利用君正提供的gcc。默认情况下是支持FPU的，所以首先需要将编译选项中的-msoft-float去掉。 浮点运算时间 ?...浮点转整形运算时间 ? 浮点转整形后速度还是要快一些。
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