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大约一周以来，我一直在尝试将 YUV422 转换为 RGB 转换问题。我访问了许多不同的网站，并从每个网站获得了不同的公式。如果其他人有任何建议，我会很高兴听到他们的消息。下面的公式给了我一个整体的紫色或绿色色调的图像。到目前为止，我还没有找到一个公式可以让我恢复正确的 RGB 图像。我在下面包含了我所有的各种代码块。

    //for(int i = 0; i < 1280 * 720 * 3; i=i+3)
    //{
    //  /*m_RGB->imageData[i] = pData[i] + pData[i+2]*((1 - 0.299)/0.615);
    //  m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] - pData[i+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[i+2]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
    //  m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + pData[i+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/

    //  m_RGB->imageData[i] = pData[i] + 1.403 * (pData[i+1] - 128);
    //  m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] + 0.344 * (pData[i+1] - 128) - 0.714 * (pData[i+2] - 128);
    //  m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + 1.773 * (pData[i+2] - 128);
    //}

    for(int i = 0, j=0; i < 1280 * 720 * 3; i+=6, j+=4)
    {
        /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615);
        m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
        m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);
        m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615);
        m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587));
        m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/

        /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128);
        m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128);
        m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128);
        m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128);
        m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128);
        m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128);*/

        BYTE Cr = pData[j+3] - 128;
        BYTE Cb = pData[j+1] - 128;
        /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5);
        m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5));
        m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6);
        m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5);
        m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5));
        m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6);*/

        /*int R1 = clamp(1 * pData[j] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255), R2 = clamp(1 * pData[j+2] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255);
        int G1 = clamp(1 * pData[j] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255), G2 = clamp(1 * pData[j+2] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255);
        int B1 = clamp(1 * pData[j] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255), B2 = clamp(1 * pData[j+2] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255);*/

        /*int R1 = clamp(pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), R2 = clamp(pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255);
        int G1 = clamp(pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), G2 = clamp(pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255);
        int B1 = clamp(pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255), B2 = clamp(pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255);*/

        int R1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), R2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255);
        int G1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), G2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255);
        int B1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), B2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255);

        //printf("R: %d, G: %d, B: %d, R': %d, G': %d, B': %d \n", R1, G1, B1, R2, G2, B2);

        m_RGB->imageData[i] = (char)R1;
        m_RGB->imageData[i+1] = (char)G1;
        m_RGB->imageData[i+2] = (char)B1;
        m_RGB->imageData[i+3] = (char)R2;
        m_RGB->imageData[i+4] = (char)G2;
        m_RGB->imageData[i+5] = (char)B2;

        /*m_RGB->imageData[i] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255));
        m_RGB->imageData[i+1] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255));
        m_RGB->imageData[i+2] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255));
        m_RGB->imageData[i+3] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255));
        m_RGB->imageData[i+4] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255));
        m_RGB->imageData[i+5] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255));*/
    }

任何帮助是极大的赞赏。

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4 回答 4

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一些可以帮助你的线索：

您将 Cr 与 Cb 混淆了。

假设 UYVY/422

Y1 = data[j+0];
Cr = data[j+1];
Y2 = data[j+2];
Cb = data[j+3];

您的转换计算很奇怪，并且对于 HD 不正确。

对于标清

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.596(Cr - 128)));
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.813(Cr - 128) - 0.391(Cb - 128)));
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.018(Cr - 128)));

对于高清

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.793(Cr - 128)));
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.534(Cr - 128) - 0.213(Cb - 128)));
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.115(Cr - 128)));

您可以简单地使用ConvertFrameDecklink SDK 的一部分。

于 2011-11-07T21:12:44.800 回答
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你的问题是那里有很多 YUV422 格式。您必须找到确切的一个（您正在使用的特定视频的 FOURCC 索引），然后找出正确的解码方法。

你可以做的是从你的板上保存一些视频，在 VLC 中打开它，然后查看编解码器的详细信息以找到使用的确切 FOURCC。

http://www.fourcc.org/yuv.php

于 2011-12-23T12:42:43.170 回答
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假设打包 422 我看不到您的任何块对输入数据进行正确采样。在打包的 422 中，输入数据将进入 Y1U1Y2V1 Y3U2Y4V2，其中整个图像是全分辨率的 Y（亮度）图像，U 和 V 各一个，水平分辨率为一半。

这是我要开始的地方：解压缩输入的交替值并提取灰度图像：

for (uint i = 0, j = 0; i < 1280 * 720 * 3; i += 3, j += 2) {
    m_RGB->imageData[i] = pData[j];
    m_RGB->imageData[i+1] = pData[j];
    m_RGB->imageData[i+2] = pData[j];
}

一旦你调整好生成灰度图像，然后通过查看pData[j+1]和pData[j+3]（或者，在偶数像素上，pData[j-1]和pData[j+1]）引入 U 和 V。简化这就是为什么某些算法一次处理两个 YUV 像素的原因。

当这可行时，请考虑提取 U 和 V 图像并将它们正确地重新采样到全分辨率以生成 444 图像。简单地为相邻像素复制 U 和 V 就像通过复制像素进行放大一样。

（请注意，像 420 这样的其他安排有更复杂的共址）

于 2011-11-07T21:16:16.487 回答
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我也为转换而苦苦挣扎

// Get the bytes
var u = bytes[0]; 
var y1 = bytes[1];
var v = bytes[2];
var y2 = bytes[3];

// Convert, cast to signed byte is important!
var r = y + (1.403 * (sbyte)v);
var g = y - (0.344 * (sbyte)u) - (0.714 * (sbyte)v);
var b = y + (1.770 * (sbyte)u);

if (r < 0)
    r = 0;
else if (r > 255)
    r = 255;

if (g < 0)
    g = 0;
else if (g > 255)
    g = 255;

if (b < 0)
    b = 0;
else if (b > 255)
    b = 255;

return Color.FromArgb((byte)r, (byte)g, (byte)b);

u并且v是sbyte并且y只是一个byte.

于 2011-12-13T22:54:56.493 回答