#include "libyuv.h"int yuvlen = nWidth * nHeight * 3 / 2;uchar *yuv21 = (uchar *) malloc(yuvlen);if (yuv21) { libyuv::ARGBToNV21(rgba, nWidth * 4, yuv21, nWidth, yuv21 + nWidth * nHeight, nWidth...
原创
2021-07-10 11:31:15
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最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般来讲，我们把YUV、Y`UV、YCbCr,
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2023-08-02 12:19:14
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# Android中的YUV转RGBA以及颜色偏蓝的实现
在Android开发中，图像处理是一个重要的领域，其中YUV转RGBA的颜色转换是常见需求之一。这篇文章将通过一个详细的流程和实现代码，向你介绍如何在Android中实现YUV转RGBA，并且设置颜色偏蓝。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个处理流程。下面是一个步骤表格，清晰地展示了实现YUV转RGBA的各个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-05 04:37:28
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引言因为项目中要做画面共享，所以需要学一点图像相关的知识，首当其冲就是RGB转YUV了，因为图像处理压缩这一块是由专业对口的同事做的，所以呢，我这就是写一下自己的理解，如有不对的地方，还望指正，谢谢。你可以在这里看到更好的排版。正文知识准备RGB三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色
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2023-07-28 21:19:35
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总结各种RGB转YUV的转换公式 最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般
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2024-01-31 17:48:49
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前言下面这个例子是使用 FFmpeg 将 RGB 格式像素数据转换成 YUV 格式像素数据，在本地生成的 YUV 文本使用雷霄骅大神改写的 yuvplayer 成功播放。我测试的 rgb 文件像素格式是 RGB24 的，如果你的是其它像素格式，请自行替换 "像素格式ID" 和申请的内存空间大小等等。如果有些同学没有 rgb 测试文件，可以留言我发给你。效果设置好分辨率，将本地生成的 YUV 文本直
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2023-07-21 21:29:25
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目录问题RGB文件存储结构YUV文件存储结构RGB文件和YUV文件的关系亮度方程色度方程YUV文件采样格式算法代码转换效果 问题将一个RGB文件通过算法将其转换为YUV文件，其中，RGB文件宽为256pix，高为256pix。转换后的YUV文件宽高与RGB文件一致。要求YUV文件是以4：2：0的采样格式存储。RGB文件存储结构本算法使用的RGB文件格式为像素形式的RGB24文件。一个像素用24个
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2024-06-10 10:19:38
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从前文已经知道，R，G，B，3个分量都跟 亮度密切相关，也就是 3个分量里面都有大量的亮度信息。RGB 转 YUV 的过程实际上就是 把 RGB 3分量里面的亮度信息 提取出来，放到 Y 分量。再把 RGB 3分量里面的 色调 ，色饱和度 信息提取出来放到 U跟 V分量。所以这是一个信息提取过程，需要经过大量的实验。提取 Y 亮度信息的公式如下：$$ Y = Kr * R + Kg * G + K
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2023-12-01 22:39:43
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之前有提到图像色彩空间转换函数：OpenCV–003_1: 图像色彩空间转换图像通道： 一张图片是一个数值矩阵，如果有ｎ个通道，这个数值矩阵可以被分解成n个同样大小的数值矩阵的和．RGB 色彩空间屏幕上显示的图片就是RGB的色彩空间来源与使用阴极射线管(CRT)的彩色电视R - redG - greenB - blue 一个原图： 图像分成3通道：这三张图片如果叠放在一起，就是最上面的那么图片。这
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2024-08-06 13:09:08
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我们知道，灰色的RGB通常是三个通道一样的数值，比如（125，125，125），但是如果我们确认一张图本身就是灰度图了，那就不需要存三个通道的数据了，存储一个125即可。渲染时用(125,125,125)即可渲染出一张灰度图片。 但是，如果我们想让一张RGB图像准换成灰度图该怎么做呢？ 有一个较为理想的公式：305911，即GRAY = R *0.30 + G _0.59 + B_0.11但是，人
我想了解一下上面提到的东西，大体上指什么？ DirectX、Vulkan和OpenGL是什么？什么是图形API？_哔哩哔哩图形API：图形化的应用程序编程接口Vulkan和OpenGL都是图形API。OpenGL:开源，跨平台采用了相对较高级别的抽象设计，更易于学习和使用，但增加了额外的驱动开销。OpenGL的函数调用需要经过多个软件层级（应用程序，OpenGL库，驱动程序）的处理，这会
# Android RGBA转16进制颜色值的实现与解析
在Android开发中，颜色的处理是一个常见且重要的任务。开发者常常需要在不同的场景下进行颜色的转换，例如将RGBA（红、绿、蓝、透明度）颜色格式转换为16进制格式。本文将介绍如何在Android中实现这个简单的颜色转换功能，供大家参考。
## RGBA与16进制颜色的定义
在深入实现之前，我们先了解一下这两种颜色表示方式：
- *
原创
2024-09-20 12:28:35
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最近在做android平台摄像头采集和视频渲染，当想要把性能做到极致的时候，总避不开使用GPU。
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2022-10-09 05:43:33
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# Android 视频转 YUV 格式的简单实现
在现代应用开发中，视频处理逐渐成为一个重要的主题。YUV 是一种常见的视频数据格式，尤其在视频编解码中应用广泛。本文将介绍如何在 Android 平台上将视频转换为 YUV 格式，并附上代码示例、旅行图和类图来帮助理解这一过程。
## 什么是 YUV 格式？
YUV 是一种色彩空间模型，通常用于视频压缩和传输。它将图像数据分为亮度 (Y)
# Android ImageReader转YUV
在Android开发中，有时候我们需要将摄像头捕获到的图像数据转换为YUV格式，以便进行后续的处理或传输。Android提供了ImageReader类来方便我们获取摄像头图像数据，并且可以将其转换为YUV格式。本文将介绍如何使用ImageReader类来实现YUV转换，并提供相应的代码示例。
## ImageReader简介
ImageRe
原创
2023-07-27 17:56:59
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# Android Bitmap 转 YUV 实现步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[加载Bitmap对象]
C[将Bitmap转为字节数组]
D[创建ByteBuffer对象]
E[将字节数组复制到ByteBuffer中]
F[创建YUV字节数组]
G[将ByteBuffer中的数据复制到YUV字节数组中]
H[返回YUV字节数组]
I[结束]
原创
2023-12-23 03:42:43
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序言因为在项目中要用到yuv格式的视频图像进行模型推理，但是我们模型通常都是只接收RGB格式的图片，所以在推理前就要先把YUV格式转换为RGB格式，网上搜了看到很多实现，搜来搜去你会发现还是那几个源码，copy下来运行要么报错，要么转出来的色彩不对，全都是没经过实践的，抄袭得特别严重，一份代码写了十几篇文章，关键是还不一定能用，来回调试严重浪费我们宝贵的时间，再次对这种行为表示愤慨。如果你一开始就搜到了我这篇文章，那么恭喜你，不用再去踩我曾经踩过的坑。一、什么是YUV在代码实现之前，需要去了解什么是
原创
2021-11-18 16:49:36
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YUV简述YUV： 是一种颜色空间，基于 YUV 的颜色编码是流媒体的常用编码方式，这种表达方式起初是为了彩色电视与黑白电视之间的信号兼容；其中Y： 表示明亮度（Luminance 或 Luma），也称灰度图。U、V： 表示色度（Chrominance 或 Chroma），作用是描述影像的色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。Y’CbCr：（也称为 YUV），是 YUV 的压缩版本，不同之处在于 Y’
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2023-12-19 22:52:50
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介绍了一种简单的基于完全基于移位运算的YUV转RGB算法优化方法，今天，我们介绍基于查表的优化方法：首先，我们看下最常用的YUV与RGB相互转换的算法公式，如下所示：注意，RGB取值范围均为0-255：1，RGB转YUV
[cpp] 1. <span style="font-size:18px;">Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
2. U =
在Android开发中，处理图片格式转换是一个常见且重要的任务。尤其是在将JPEG格式的图片转换为YUV数组时，这对于图像处理、计算机视觉等领域尤为关键。本文将详细记录“Android jpg转yuv数组”的完整过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和扩展部署。
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境满足以下要求。
#### 系统要求
| 系统平台 | 最低要求
