FFmpeg解码得到的视频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行图像格式转换，即将视频帧图像格式转换为SDL支持的图像格式，否则是无法正常显示的。 图像格式转换是在视频播放线程(主线程中)中的upload_texture()函数中实现的。调用链如下：
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。
YUV 颜色编码格式 转为 RGB 格式 的 转换公式 取决于 于 YUV 的具体子采样格式 :
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。 往
**OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。**
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这里我们使用了FFmpge的sdk和Opencv的sdk。为了方便测试，我们直接使用在线的rtsp网络流。rtmp://live.hkstv.hk.lxdns.com/live/hks这个是香港卫视的rtsp流，可以用vlc播放器测试是否可以播放。
最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV 转 RGB，不知道 RGB 转 YUV 是个什么思路。
一、环境介绍 FFMPEG版本: 4.2.2 测试系统：ubuntu18.04 二、示例代码 /* YUYV转QImage格式 */ QImage YUYV422_TO_QImage(uint8_t *yuyv422,int image_width,int image_height) { uint8_t *out_buffer= nullptr; AVFrame *Input_pFrame= nullptr; AVFrame *Output_pFrame = nullptr;
算法：提取图像前景时，先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围，然后不断迭代地分割，直到达到最好的效果。如果用户干预提取过程，用户在原始图像的副本中（或者与原始图像大小相等的任意一幅图像），用白色标注将提取为前景的区域，用黑色标注将作为背景的区域。接着，将标注后的图像作为掩膜，让算法不断迭代前景从而得到最终的结果。
在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
文章目录 1 ISP功能 1.1 器件控制 1.2 格式转换 1.3 画质优化 2 ISP算法流程 ISP功能 器件控制 控制Sensor的Shutter（快门）、Gain（增益） 控制镜头变焦、聚焦 控控制镜头的光圈 控制滤光片的切换 补光灯控制 格式转换 RAG转RGB RGB转YUV YUV转HSI YUV444转YUV420等 画质优化 原始图像修正（光通量不均匀、有畸变） 颜色管理 降噪 动态范围控制 清晰度、锐度提升 后处理 数字去抖 下面左图是没有画质优化的，右图是经过ISP画质优化的。
caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
三、灰度图：简单理解，就是YUV中只有Y分量，而不考虑UV分量，比较古老的黑白电视的效果便是这样的喽。
即单位内帧的数量，单位为：帧/秒 或 fps(frames per second)，一秒内包含多少张图片，图片越多，画面越顺滑，过渡越自然。
使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
OpenCV本身提供了一些GUI方法，但使用起来仍有局限性。以C++为例，实际应用中我们大多会使用Qt或MFC来编写GUI程序。相较之下，Qt比MFC更易上手且界面样式更丰富，所以越来越多的C++视觉开发者和公司都倾向用Qt做视觉项目的GUI。
编译 安装msys2，gcc ./configure --logfile=logpath 查看日志 make&&make install 最后安装在msys2的/usr/local/下 f
https://gitee.com/fensnote/demo_code/tree/master/qtCode/opencv_video
raw数据是sensor输出的原始数据，一般有raw8, raw10, raw12等，分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号时的电平高低的原始记录，单纯地没有进行任何处理的图像数据，即摄像元件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。
将视频中的图像帧按照一定比例缩放或指定宽高进行放大和缩小是视频编辑中最为常见的操作之一，这里我们将1920x1080的yuv图像序列转换成640x480的rgb图像序列，并输出到文件。视频图像转换的核心为一个SwsContext结构，其中保存了输入图像和输出图像的宽高以及像素格式等多种参数。我们通过调用sws_getContext()函数就可以十分方便地创建并获取SwsContext结构的实例。下面给出初始化的代码：
上图是OV7725实现的整体框架，有点丑。FPGA描述SCCB时序，完成OV7725的配置，配置完成之后，OV7725 sensor输出PCLK和href，vsync以及cmos_data信号。经过格式的转换单元，将格式转换后的数据送给SDRAM单元，最终实现VGA/LCD/上位机显示。
SCI论文图片的编辑是一门简单，却不容易的学问。在编辑图片的过程中，涉及到很多软件的配合使用，同时我们的目的不仅是满足投稿杂志的参数要求，还希望尽量做得美观好看。
CameraX 是一个旨在帮助开发者简化相机应用开发工作的 Jetpack 支持库。它支持多种诸如 ImageCapture、Preview 和 ImageAnalysis 这种可以和 ML Kit 或 TensorFlow Lite 无缝结合的使用场景。这为文本识别、图像标记等应用的开发提供了可能，甚至还可以支持使用开发者自己训练的 TensorFlow Lite 模型进行物体的识别和检测。然而，在 CameraX 和这些库之间进行图像格式转换的工作还是比较费时费力的。本文我们会介绍最近为 CameraX ImageAnalysis 带来的新功能，支持从 YUV 到 RGB 的转换，我们会介绍一些背景知识，为什么会引入该功能，并会以少量的示例代码来介绍如何使用它。
前文中，我们已经利用 FFmpeg + OpenGLES + OpenSLES 实现了一个多媒体播放器，本文将在视频渲染方面对播放器进行优化。
上一篇文章FFmpeg 开发(01)：FFmpeg 编译和集成 实现了 FFmpeg 的编译和集成。
glReadPixels 是 OpenGL ES 的 API ，OpenGL ES 2.0 和 3.0 均支持。使用非常方便，下面一行代码即可搞定，但是效率很低。
说明： 1. 首先感谢ST终于推出了ARGB格式的emWin库，可谓千呼万唤始出来，使用STM32的硬件RGB888接口刷新图片慢的问题终于得到解决。 2. 这个问题由来已久，是之前为我们的STM32-V6板子制作emWin模板时发现的。V6板子的硬件配置是STM32F429BIT6 + 32位带宽的SDRAM + 硬件RGB888接口。实际测试中发现，将F429配置为16位色的RGB565，刷新800*480分辨率的图片可以做到15ms左右一帧，而测试24位色的RGB888或者32位色的ARGB8888，
本文将利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的视频流进行解码，然后使用 libswscale 将解码后的 YUV 帧转换为 RGBA 帧，最后使用 ANativeWindow 进行渲染。
有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点绘制，投影点绘制。绘制完后，还需要把matplotlib的figure对象转换为numpy.ndarray 格式的对象，方便和原图进行比较。有时候为了可视化的美观，需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程，以及一些常遇到的问题。
ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具，视频解码出来的raw数据是yuv格式，用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的。所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换，ffmpeg提供了相应的转换API函数： 下面代码中dec_ctx是解码器上下文，AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式，通过avpicture_get_size()函数获取图像的数据占用空间大小，并使用av_malloc()分配一个outBuff。将outbuff挂到video_frameBGR结构体上，并设置好格式转换
所有的原神模型都可以在模型屋下载，链接在此：https://www.aplaybox.com/u/680828836/model
本篇主要用来实现将YOLOv5输出的标签转成中文，并且自定义标签颜色的需求。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本。
视频转码技术将视频信号从一种格式转换成另一种格式。 在音视频转码时，对于视频，可以改变分辨率(resolution)、帧率(frame rate)、比特率(bit rate)等编码参数；对于音频，可以改变采样率(sample rate)、通道数(channels)、位宽（sample format）等编码参数。
使用cv2读取图片时，输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”，后来排查发现读取图片的返回值image为None， 这就说明图片根本就没有被读取。
上篇文章，介绍了FFmpeg的交叉编译，以及在嵌入式Linux平台，运行ffmpeg指令来播放视频。
本章开始学习Python图像处理，需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像，实现格式转换，改变大小尺寸，裁剪，滤镜处理。
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/11693997
FFmpeg 是一个非常强大的多媒体处理工具 , 可以用来 处理 / 转换 / 播放 各种音视频格式的数据 , 因此 使用 FFmpeg 自然也可以提取 YUV 像素格式的数据 ;
下面我们讲解下SkeyeExPlayer的截图功能，截图原理就是将YUV/RGB原始数据压缩成jpg或者png等格式（当然bmp格式是不需要压缩的），然后存储成文件的过程；我们以jpg格式为例进行讲解；一般情况下可以使用libjpeg库进行jpeg格式压缩，在不使用libjpeg的情况下，可以使用ffmpeg（内部也集成了libjpeg库）提供的接口进行压缩并写文件，这个方式也普遍适用于写MP4或者其他文件，下面我们讲解下ffmpeg进行截图的流程。
Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
这里的话我主要简单介绍了公司的项目，然后我把每个知识点都讲解出来。这里大家根据自己的项目去介绍就行，最好把一些技术亮点都说出来！前面几期面试题目如下：
SkeyePlayer RTSP Windows端(下文简称：SkeyePlayer)播放器之前抓图代码主要通过OpenCV来实现，且数据格式转换的效率过于低下；故而在当时的代码中采用线程机制来解决抓图导致视频播放时卡顿的问题；而最新版的SkeyePlayer为了精简代码也为了提高抓图效率，我们采用ffmpeg进行抓图，为了保证视频播放的流畅性，线程机制我们仍然保留。
APP开发自然少不了各种图片的加工处理，虽然说加工图片是美工干的活，但是码农会些简单的操作总归是好事。一些简单的加工如缩放、旋转、裁剪、格式转换，使用ACDSee就够用了，不过有些稍微复杂的操作得借助PhotoShop。
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扩展使用： 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
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