Question

我有三个ndarray，分别是Y.shape（307200，）U.shape（153599，）V.shape（153599，）。使用opencv python将其转换为BGR的有效方法是什么？这些数组在YUV_420_888中格式。

我的代码是

Y= np.fromstring(Y, dtype=np.uint8)
U= np.fromstring(U, dtype=np.uint8)
V= np.fromstring(V, dtype=np.uint8)
Y= np.reshape(Y, (480,640))
U= np.reshape(U, (480,320))
V= np.reshape(V, (480,320))
YUV = np.append(Y,U)
YUV = np.append(YUV,V)
img = np.reshape(YUV,(960,640))
img = np.asarray(img, dtype = np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21)

Answer 1

更新后的答案

信息here告诉我，一个Android NV21图像与所有Y（亮度）值连续存储，并以全分辨率采样，然后对V和U采样进行交织并以1/4的分辨率存储。分辨率（高度的1/2乘以宽度的1/2）。我在下面创建了一个虚拟的NV21框架，并将其转换为OpenCV BGR格式，这确认了布局以及OpenCV对其进行解释的方式。下面的所有代码均按从上到下的顺序工作，因此只需删除图像，然后将所有行排在一起就可以制作Python脚本：

#!/usr/bin/env python3

import cv2
import numpy as np

# Define width and height of image
w,h = 640,480

# Create black-white gradient from top to bottom in Y channel
f = lambda i, j: int((i*256)/h)
Y = np.fromfunction(np.vectorize(f), (h,w)).astype(np.uint8) 
# DEBUG
cv2.imwrite('Y.jpg',Y)

给出Y：

# Dimensions of subsampled U and V
UVwidth, UVheight = w//2, h//2

# U is a black-white gradient from left to right
f = lambda i, j: int((j*256)/UVwidth)
U = np.fromfunction(np.vectorize(f), (UVheight,UVwidth)).astype(np.uint8)  
# DEBUG 
cv2.imwrite('U.jpg',U)

给出U：

# V is a white-black gradient from left to right
V = U[:,::-1] 
# DEBUG 
cv2.imwrite('V.jpg',V)

给出V：

# Interleave U and V, V first NV21, U first for NV12
U = np.ravel(U)
V = np.ravel(V)
UV = np.empty((U.size+V.size), dtype=np.uint8)
UV[0::2] = V
UV[1::2] = U

# Lay out Y plane, followed by UV
YUV = np.append(Y,UV).reshape((3*h)//2,w)

BGR = cv2.cvtColor(YUV.astype(np.uint8), cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21)
cv2.imwrite('result.jpg',BGR)

这给哪个。希望您能看到单个Y，U和V分量的正确RGB表示。

因此，总而言之，我相信NV21图像中的2x2图像与交错VU一起存储，如下所示：

Y Y Y Y V U V U

，然后使用交错的UV存储2x2 NV12图像，如下所示：

Y Y Y Y U V U V

并将YUV420图像（Raspberry Pi）完全平面存储：

Y Y Y Y U U V V

原始答案

我没有可用于测试的数据，并且您的问题缺少一些详细信息，但是我发现5小时后没有人在回答您，因此我将尽力让您开始...没有人说答案必须完整。

首先，我想从您的Y.shape(307200)看您的图像是640x480像素，对吗？

第二，您的U.shape(153599)和V.shape(153599)看起来不正确-它们应该是Y.shape的一半，因为它们以2：1的速率采样。

一旦您解决了这个问题，我认为您需要获取Y数组并附加U数组，然后附加V数组，以便只有一个连续的数组。然后，您需要使用代码cvtColor()将其传递给cv2.CV_YUV2BGR_NV21。

在附加之前，您可能需要重新调整数组的形状，例如im = Y.reshape(480,640)。

我知道当您使用C ++接口连接OpenCV时，必须将图像的高度设置为实际高度的1.5倍（同时保持宽度不变）-因此您可能也需要尝试一下。

我永远记得OpenCV为图像打开模式（如IMREAD_ANYDEPTH，IMREAD_GRAYSCALE）和cvtColor()提供的所有常量，因此这是一种方便的查找方法。我启动ipython，如果要查找Android NV21常量，我会这样做：

import cv2

[i for i in dir(cv2) if 'NV21' in i]                                                                                                                       
Out[29]: 
['COLOR_YUV2BGRA_NV21',
 'COLOR_YUV2BGR_NV21',
 'COLOR_YUV2GRAY_NV21',
 'COLOR_YUV2RGBA_NV21',
 'COLOR_YUV2RGB_NV21']

所以您需要的常量可能是COLOR_YUV2BGR_NV21

相同的技术适用于imread()的参数：

items=[i for i in dir(cv2) if i.startswith('IMREAD')]                                                                                                                                                          

In [22]: items                                                                                                                                                      

['IMREAD_ANYCOLOR',
 'IMREAD_ANYDEPTH',
 'IMREAD_COLOR',
 'IMREAD_GRAYSCALE',
 'IMREAD_IGNORE_ORIENTATION',
 'IMREAD_LOAD_GDAL',
 'IMREAD_REDUCED_COLOR_2',
 'IMREAD_REDUCED_COLOR_4',
 'IMREAD_REDUCED_COLOR_8',
 'IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2',
 'IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4',
 'IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8',
 'IMREAD_UNCHANGED']

如何使用opencv python将YUV_420_888转换为BGR？

1 个答案: