所以我使用的是一个没有很好记录的第三方库。它有一种用相机拍照的方法，这就是它的回报：
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x85yDx\x8aCx\x8aB}~E}~K\x7f~I\x7f~J\x80\x80I\x80\x80B~\x7fC~\x7fJ\x83\x80I\x83\x80H~\x81J~\x81@|\x82=|\x82?y\x80?y\x80E\x87\x7fE\x87\x7fGt\x80Ht\x80Cx\x81Dx\x81C\x8b\x85D\x8b\x856z\x829z\x827u\x876u\x87>y\x876y\x87@y\x88Cy\x881\x84\x86:\x84\x86Gy\x88;y\x88Y{\x83_{\x83J\x81\x84R\x81\x84P\x8e\x80Q\x8e\x80R\x88~R\x88~R\x8a\x7fT\x8a\x7fS\x8e|Q\x8e|N\x83\x81M\x83\x81T\x89{T\x89{T\x89\x80Q\x89\x80T\x86\x7fS\x86\x7fO\x8c|R\x8c|T\x8e\x81U\x8e\x81M\x88\x80Q\x88\x80S\x89\x81S\x89\x81Q\x83\x81R\x83\x81U\x86xN\x86xM\x86|Q\x86|T\x84\x80U\x84\x80O}}Q}}P\x84\x7fR\x84\x7fP|\x7fP|\x7fL\x86}O\x86}S}|S}|T\x8a\x82V\x8a\x82Q}~R}~R\x87\x7fP\x87\x7fO|\x81R|\x81M\x88~S\x88~Ry\x7fRy\x7fP\x85\x80P\x85\x80N\x87\x81O\x87\x81R\x80\x81T\x80\x81P\x83}N\x83}R}\x7fM}\x7fQ~~P~~Q\x81\x83N\x81\x83S~\x80P~\x80Ns|Qs|R\x81\x85S\x81\x85T\x85\x81N\x85\x81P{}O{}O|\x7fO|\x7fT\x82\x81S\x82\x81Q\x82\x86Q\x82\x86M\x7f\x82J\x7f\x82O\x81\x86O\x81\x86O|}M|}Is\x81Os\x81Kx\x85Gx\x85NrzKrzK{\x7fL{\x7fG}\x81G}\x81K\x89\x80J\x89\x80J|\x80L|\x80I}\x86K}\x86K{~L{~G\x80\x87K\x80\x87Hw\x82Hw\x82E\x82~E\x82~C\x84}E\x84}G}\x80L}\x80H|\x83H|\x83K}\x88O}\x88I{\x85G{\x85L\x84\x82K\x84\x82G\x80\x80I\x80\x80F\x7f\x82E\x7f\x82C\x80\x81E\x80\x81D{\x7fA{\x7fCz\x83Bz\x83C\x7f\x86F\x7f\x86D~\x88F~\x88A~\x83@~\x83>\x80\x80;\x80\x80@\x86\x85@\x86\x85?{\x81Z{\x81Gk\x838k\x83m~~a~~F\x82}T\x82}G\x80~F\x80~X|\x80N|\x80F\x7f~R\x7f~Q\x84\x80R\x84\x80U\x8b\x80S\x8b\x80P\x8a\x80Q\x8a\x80I\x8byL\x8byV\x8avM\x8avN\x89\x7fR\x89\x7fL}~P}~V\x81\x83O\x81\x83M\x88\x80Q\x88\x80U\x8a\x7fU\x8a\x7fO\x86\x7fM\x86\x7fS\x88{U\x88{R\x7f\x81Q\x7f\x81R\x88~P\x88~N\x83{J\x83{T\x80\x7fS\x80\x7fR\x84\x83Q\x84\x83N\x83\x81P\x83\x81Qy\x7fSy\x7fK\x80}L\x80}P\x83\x81P\x83\x81P\x83}R\x83}T\x85\x85V\x85\x85P\x84\x80R\x84\x80J\x86\x7fN\x86\x7fT}}O}}X\x86\x80U\x86\x80W\x80\x80S\x80\x80S}\x84R}\x84Q\x82\x84T\x82\x84R\x83\x80Q\x83\x80S\x80}S\x80}U\x80\x84U\x80\x84U|\x81Q|\x81S\x80{U\x80{O{\x7fN{\x7fPy\x80Sy\x80R\x82\x7fR\x82\x7fQ{\x85O{\x85S}\x81O}\x81T~\x86T~\x86Q\x80\x87T\x80\x87Q\x84\x84M\x84\x84L~\x80L~\x80Qz\x80Mz\x80Lv\x85Mv\x85L\x81\x82M\x81\x82M\x81~M\x81~H|\x85L|\x85M{\x81M{\x81Hy\x81My\x81Iw\x80Kw\x80K\x7f}G\x7f}F\x80\x83G\x80\x83N{\x80K{\x80My\x82Ky\x82I}\x87K}\x87K\x84\x83E\x84\x83A\x80\x7fB\x80\x7fK\x81\x85L\x81\x85H\x82\x85H\x82\x85E{\x80H{\x80Fz~Hz~Jt\x82Gt\x82I\x81\x82J\x81\x82D\x80\x87B\x80\x87Ev\x82Dv\x82I\x80\x81H\x80\x81F\x82\x8cI\x82\x8cB\x82\x80D\x82\x80D\x82\x87B\x82\x87Aw\x83@w\x83:z}7z}>{\x80H{\x805y\x895y\x89Aw\x856w\x85Qz\x85Uz\x85<\x82\x84L\x82\x84Tp\x89Fp\x89E\x80\x82P\x80\x82L\x84{M\x84{V\x8a\x85S\x8a\x85V\x87\x83X\x87\x83N\x8b}Q\x8b}V\x91\x81R\x91\x81J\x87\x7fM\x87\x7fR\x85yP\x85yT\x89}S\x89}P\x8a~O\x8a~U~}W~}Q\x86\x7fQ\x86\x7fV\x88yT\x88yL\x87zL\x87zS~xQ~xZ~~W~~Mx\x81Nx\x81O\x85\x82U\x85\x82L\x84}L\x84}S\x82}V\x82}Q\x83zP\x83zU\x7f\x7fT\x7f\x7fT\x89\x85S\x89\x85U\x7f\x80S\x7f\x80I|}L|}H\x84}F\x84}N\x82\x82O\x82\x82P\x83\x84O\x83\x84N\x89\x7fN\x89\x7fR\x84\x81R\x84\x81P\x82~K\x82~Pr|Kr|Lw\x80Ow\x80N\x82\x83Q\x82\x83Nx\x7fNx\x7fFy\x7fNy\x7fX|\x84P|\x84P\x7f\x7fO\x7f\x7fM\x85\x82Q\x85\x82U\x80\x80Q\x80\x80Py\x7fNy\x7fO\x82\x7fR\x82\x7fR\x84\x84S\x84\x84Q}\x83S}\x83N}\x80I}\x80Q\x82\x80N\x82\x80I\x82\x82I\x82\x82K~\x82N~\x82O\x81\x84L\x81\x84N\x80\x80L\x80\x80R\x82\x83P\x82\x83Q|\x81T|\x81K}\x7fM}\x7fN\x7f\x80I\x7f\x80K\x82\x85K\x82\x85Jy\x83Jy\x83K\x82\x82G\x82\x82I|\x81J|\x81H\x80\x85L\x80\x85N~\x82N~\x82L\x82\x86I\x82\x86B\x81\x84F\x81\x84Hz~Ez~F\x80~H\x80~H~\x80E~\x80E\x82\x80I\x82\x80E~\x7fG~\x7fE{\x81E{\x81I\x82~K\x82~E}\x85H}\x85=\x82}@\x82}?y~?y~<x\x7f=x\x7fCx\x84Ax\x84w{zn{zHz~az~Hvz?vzUz\x7fKz\x7fGv\x86Pv\x86E\x85\x87C\x85\x87H\x81\x83M\x81\x83O\x86\x85Q\x86\x85M\x82\x81L\x82\x81O\x7f\x84N\x7f\x84S\x85\x80P\x85\x80U\x85\x80T\x85\x80P\x84\x7fO\x84\x7fN\x80|L\x80|U\x86\x7fS\x86\x7fT\x82\x84Q\x82\x84M\x87{M\x87{N\x87uL\x87uL\x88\x7fL\x88\x7fM\x87\x80P\x87\x80T\x86\x80R\x86\x80N\x85\x7fS\x85\x7fH\x80\x82I\x80\x82S|~V|~Qu}Pu}S\x87}T\x87}U\x82\x80R\x82\x80M\x88\x86S\x88\x86Q\x7f\x86O\x7f\x86Qx\x81Ux\x81T{}S{}Q\x89\x83N\x89\x83O\x83}Q\x83}T~\x82O~\x82N\x80\x81N\x80\x81T\x80}V\x80}S~\x81Q~\x81M\x81\x80O\x81\x80Ry\x7fOy\x7fPs\x81Qs\x81P\x7f\x80P\x7f\x80N\x81~R\x81~Q\x86\x82P\x86\x82Q\x84\x81O\x84\x81R\x84\x82S\x84\x82P{\x84U{\x84O{\x7fO{\x7fS\x82\x82T\x82\x82T~\x82U~\x82P\x81\x85O\x81\x85R\x83\x80O\x83\x80V\x80~R\x80~T~\x83N~\x83J\x82\x81M\x82\x81K\x83\x85M\x83\x85O{\x81R{\x81Nz\x80Mz\x80O\x80\x81O\x80\x81L\x81|K\x81|M|\x86L|\x86I\x87\x84J\x87\x84I\x83\x83L\x83\x83H{\x82G{\x82Lq~Oq~Hx\x82Kx\x82E\x7f\x82J\x7f\x82N{\x85M{\x85J|\x7fL|\x7fCv\x84Bv\x84K\x7f\x86K\x7f\x86G\x7f~K\x7f~I}\x85K}\x85B\x7f\x80C\x7f\x80Cz\x80Bz\x80?...
这不是整个字符串，而是更长。我所知道的是它是一个160 * 120的图像，它使用YUV色彩空间。它有3层。
我正在使用的库的文档没有提供如何将此字符串解码为图像的任何示例，因此我需要一些帮助。我似乎字符串包含有关像素的信息，但我不明白字符串的格式。
我发现这个C ++函数将YUV转换为RGB，但我不知道如何在我拥有的字符串上使用它。有什么想法吗？
void yuvToRgb(byte *y, byte *u, byte *v, byte *r, byte *g, byte *b) {
int c = (*y) - 16;
int d = (*u) - 128;
int e = (*v) - 128;
int R = (298 * c) + (409 * e) + (128);
int G = (298 * c) - (100 * d) - (208 * e) + 128;
int B = (298 * c) + (516 * d) + (128);
R >>= 8;
G >>= 8;
B >>= 8;
//Change the values
(*r) = clip(R);
(*g) = clip(G);
(*b) = clip(B);
}
答案 0 :(得分：2)
数据看起来像4：4：4 YUV，数据样本是交错的而不是平面的。将其转换为英语，字节解码为
Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3 ...
所以第一个像素的Y，U和V值，然后是第二个像素的Y，U和V值，依此类推。
我猜这是因为每三个值之间的相关性很好。这应该可以很容易地使用您拥有的代码转换为RGB三元组。
一旦你有RGB三元组，它们可能会在一个简单的扫描中，所以知道它是160x120是非常有用的（即前160个RGB值是顶行，下一个160是第二行，依此类推）
我完全未经测试的C ++代码到Python（2.6+）的翻译将是这样的：
def clip(v):
# Clip to 0-255
v = max(v, 0)
v = min(v, 255)
return v
def yuvToRgb(y, u, v):
c = y - 16
d = u - 128
e = v - 128
R = (298 * c) + (409 * e) + 128
G = (298 * c) - (100 * d) - (208 * e) + 128
B = (298 * c) + (516 * d) + 128
R >>= 8
G >>= 8
B >>= 8
return (clip(R), clip(G), clip(B))
b = bytearray('\x84K\x7f\x86K\x7f\x86G\x7f~K\x7f~I}\x85K}\x85') # etc...
RGB = []
for i in xrange(0, len(b), 3):
RGB.append(yuvToRgb(b[3*i], b[3*i+1], b[3*i+2]))
我希望这对你有用。
另一种方法是使用Python Imaging Library。我自己并不太熟悉它，但如果你假设它是160x120交错的4：4：4 YUV那么它可能很容易。