Live YUV420 和 OpenCV Mat 的互相转换

1. YUV420 -> Mat 可用于转换接受到的YUV视频源到OpenCV可以识别的数据

Mat myuv( Frame_Height + Frame_Height / 2, Frame_Width, CV_8UC1, (unsigned char *) YUV420_Image_Buffer);

cvtColor(myuv, mgMat, CV_YUV420p2RGB);

2. Mat -> YUV420 可用于OpenCV处理完视频信号后返回

cvtColor(mgMat, myuv,CV_RGB2YUV_I420);
memcpy( YUV420_Image_Buffer, myuv.data, Frame_Width * Frame_Height * ( 3 / 2 ) * sizeof(unsigned char) );

时间： 2024-10-09 07:47:22

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OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载)

OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载) 前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空

将Opencv,Mat类型图片贴图到windows显示设备中

Opencv对图像的显示,有自带的imshow函数完成.但是,如果需要在windows程序中显示图像的时候,就有点小麻烦了. 现介绍一种方法,是在<Learning openCV Second Edition>中介绍的. 代码如下所示: void CShowPicToDlgDlg::OnBnClickedOk() { RGBTRIPLE* m_bitmapBits; //读取图片 Mat cv_pic_src = imread("11.jpg", CV_LOAD_IMAGE

OpenCV和FFMpeg图片转换对比

最近一直在处理图片,从H264解码后得到的图片是YUV图片,而且很多都是NV12的,不是YUV420P(它们的差别是NV12格式为YYY...Y UV UV UV ... UV,而420P格式为 YYY...YY UUU..U VVV...V),一张1920x1080的图片大小为3.1M,为了节省空间,我需要存储为jpg,jpeg格式实际上就是压缩后的YUV,别的不说先上代码 /* OpenCV */ cv::Mat srcimg, dstimg; srcimg.create(height*3/

opencv mat的常用操作

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src; //原图 src = imread(".//pic//test.jpg",IMREAD_UNCHANGED); if (src.empty()) { cout << "c

openCV Mat 基础

参考:https://blog.csdn.net/qq_34963853/article/details/79746166Mat数据结构 Mat类型是opencv2.0后的类型,使用此类型无需进行内存管理,即无需手动分配内存,在不需要时自动释放内存,但因目前的许多嵌入式系统仅支持c语言,故而除了在某些嵌入式系统中使用cvMat或IplImage, 基本使用Mat类型. 注:后续的matrix均表示存储图像像素值的矩阵 . Mat包含2个数据部分:(1)the matrix header--包含m

OpenCV Mat 类型定义和赋值

详细介绍请参考官网相关部分链接:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/core/mat_the_basic_image_container/mat_the_basic_image_container.html 1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,<Type>),例: cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形

opencv Mat 使用时的注意事项

下面的small tips 是我在做毕设时处理图片遇到的一些问题,先如今都已经找到了解决的方法,适合于opencv的新手看一看. 1. imread() 小陷阱 imread('img.jpg'); 这条语句读进来的是3通道,无论img.jpg是单通道的图像还是3通道的图像,所以输入图像如果是灰度图像,为了不出错,可以使用 imread("img.jpg",-1); 2.normalize() 小陷阱要注意它的输入矩阵必须是单通道的,具体可见下方红色部分. <span styl

在VLFEAT中mat类型图片转换成constant float* 来进行vl_dsift_process

How to convert an OpenCV cv::Mat into a float* that can be fed into Vlfeat vl_dsift_process: Mat mat = imread("image_name.jpg", 0); // 0 stands for grayscale vector<float> img; for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) for (int j = 0; j < m