视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
发布时间：2020-12-14 01:38:54 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：===================================================== 视音频数据处理入门系列文章： 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理 视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门：H.264视频码流解析 视音频数据处理入门：AAC音频码流解析
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===================================================== 视音频数据处理入门系列文章： 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理 视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门：H.264视频码流解析 视音频数据处理入门：AAC音频码流解析 视音频数据处理入门：FLV封装格式解析 视音频数据处理入门：UDP-RTP协议解析 ===================================================== 有段时间没有写博客了，这两天写起博客来竟然感觉有些兴奋，仿佛找回了原来的感觉。前一阵子在梳理以前文章的时候，发现自己虽然总结了各种视音频应用程序，却还缺少一个适合无视音频背景人员学习的“最基础”的程序。因此抽时间将以前写过的代码整理成了一个小项目。这个小项目里面包含了一系列简单的函数，可以对RGB/YUV视频像素数据、PCM音频采样数据、H.264视频码流、AAC音频码流、FLV封装格式数据、UDP/RTP协议数据进行简单处理。这个项目的一大特点就是没有使用任何的第三方类库，完全借助于C语言的基本函数实现了功能。通过对这些代码的学习，可以让初学者迅速掌握视音频数据的基本格式。有关上述几种格式的介绍可以参考文章《[总结]视音频编解码技术零基础学习方法》。 从这篇文章开始打算写6篇文章分别记录上述6种不同类型的视音频数据的处理方法。本文首先记录第一部分即RGB/YUV视频像素数据的处理方法。视频像素数据在视频播放器的解码流程中的位置如下图所示。
本文分别介绍如下几个RGB/YUV视频像素数据处理函数： 分离YUV420P像素数据中的Y、U、V分量 分离YUV444P像素数据中的Y、U、V分量 将YUV420P像素数据去掉颜色（变成灰度图） 将YUV420P像素数据的亮度减半 将YUV420P像素数据的周围加上边框 生成YUV420P格式的灰阶测试图 计算两个YUV420P像素数据的PSNR 分离RGB24像素数据中的R、G、B分量 将RGB24格式像素数据封装为BMP图像 将RGB24格式像素数据转换为YUV420P格式像素数据 生成RGB24格式的彩条测试图 本文中的RGB/YUV文件需要使用RGB/YUV播放器才能查看。YUV播放器种类比较多，例如YUV Player Deluxe，或者开源播放器（参考文章《修改了一个YUV/RGB播放器》）等。 函数列表(1) 分离YUV420P像素数据中的Y、U、V分量本程序中的函数可以将YUV420P数据中的Y、U、V三个分量分离开来并保存成三个文件。函数的代码如下所示。/**
* Split Y,U,V planes in YUV420P file.
* @param url Location of Input YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param num Number of frames to process.
*
*/
int simplest_yuv420_split(char *url,int w,int h,int num){
FILE *fp=fopen(url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_420_y.y","wb+");
FILE *fp2=fopen("output_420_u.y","wb+");
FILE *fp3=fopen("output_420_v.y","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3/2);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,1,w*h*3/2,fp);
//Y
fwrite(pic,w*h,fp1);
//U
fwrite(pic+w*h,w*h/4,fp2);
//V
fwrite(pic+w*h*5/4,fp3);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
fclose(fp3);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_split("lena_256x256_yuv420p.yuv",256,1);
从代码可以看出，如果视频帧的宽和高分别为w和h，那么一帧YUV420P像素数据一共占用w*h*3/2 Byte的数据。其中前w*h Byte存储Y，接着的w*h*1/4 Byte存储U，最后w*h*1/4 Byte存储V。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件分离成为三个文件：
注：本文中像素的采样位数一律为8bit。由于1Byte=8bit，所以一个像素的一个分量的采样值占用1Byte。 程序输入的原图如下所示。
lena_256x256_yuv420p.yuv 程序输出的三个文件的截图如下图所示。在这里需要注意输出的U、V分量在YUV播放器中也是当做Y分量进行播放的。
?
output_420_y.y
?
output_420_u.y和output_420_v.y (2)分离YUV444P像素数据中的Y、U、V分量本程序中的函数可以将YUV444P数据中的Y、U、V三个分量分离开来并保存成三个文件。函数的代码如下所示。/**
* Split Y,V planes in YUV444P file.
* @param url Location of YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param num Number of frames to process.
*
*/
int simplest_yuv444_split(char *url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_444_y.y","wb+");
FILE *fp2=fopen("output_444_u.y","wb+");
FILE *fp3=fopen("output_444_v.y","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,w*h*3,fp2);
//V
fwrite(pic+w*h*2,fp3);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
fclose(fp3);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv444_split("lena_256x256_yuv444p.yuv",1);从代码可以看出，如果视频帧的宽和高分别为w和h，那么一帧YUV444P像素数据一共占用w*h*3 Byte的数据。其中前w*h Byte存储Y，接着的w*h Byte存储U，最后w*h Byte存储V。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv444p.yuv的YUV444P格式的像素数据文件分离成为三个文件：
output_444_y.y：纯Y数据，分辨率为256x256。 输入的原图如下所示。
输出的三个文件的截图如下图所示。 ?
output_444_y.y ?
output_444_u.y ?
output_444_v.y
(3) 将YUV420P像素数据去掉颜色（变成灰度图）本程序中的函数可以将YUV420P格式像素数据的彩色去掉，变成纯粹的灰度图。函数的代码如下。/**
* Convert YUV420P file to gray picture
* @param url Location of Input YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param num Number of frames to process.
*/
int simplest_yuv420_gray(char *url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_gray.yuv","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3/2);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,fp);
//Gray
memset(pic+w*h,128,w*h/2);
fwrite(pic,fp1);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_gray("lena_256x256_yuv420p.yuv",1);
从代码可以看出，如果想把YUV格式像素数据变成灰度图像，只需要将U、V分量设置成128即可。这是因为U、V是图像中的经过偏置处理的色度分量。色度分量在偏置处理前的取值范围是-128至127，这时候的无色对应的是“0”值。经过偏置后色度分量取值变成了0至255，因而此时的无色对应的就是128了。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_gray.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
?
处理后的图像如下所示。
?
(4)将YUV420P像素数据的亮度减半本程序中的函数可以通过将YUV数据中的亮度分量Y的数值减半的方法，降低图像的亮度。函数代码如下所示。/**
* Halve Y value of YUV420P file
* @param url Location of Input YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param num Number of frames to process.
*/
int simplest_yuv420_halfy(char *url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_half.yuv","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3/2);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,fp);
//Half
for(int j=0;j<w*h;j++){
unsigned char temp=pic[j]/2;
//printf("%d,n",temp);
pic[j]=temp;
}
fwrite(pic,fp1);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_halfy("lena_256x256_yuv420p.yuv",1);
从代码可以看出，如果打算将图像的亮度减半，只要将图像的每个像素的Y值取出来分别进行除以2的工作就可以了。图像的每个Y值占用1 Byte，取值范围是0至255，对应C语言中的unsigned char数据类型。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_half.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
处理后的图像如下所示。
?
(5)将YUV420P像素数据的周围加上边框本程序中的函数可以通过修改YUV数据中特定位置的亮度分量Y的数值，给图像添加一个“边框”的效果。函数代码如下所示。/**
* Add border for YUV420P file
* @param url Location of Input YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param border Width of Border.
* @param num Number of frames to process.
*/
int simplest_yuv420_border(char *url,int border,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_border.yuv",fp);
//Y
for(int j=0;j<h;j++){
for(int k=0;k<w;k++){
if(k<border||k>(w-border)||j<border||j>(h-border)){
pic[j*w+k]=255;
//pic[j*w+k]=0;
}
}
}
fwrite(pic,fp1);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_border("lena_256x256_yuv420p.yuv",20,1);
从代码可以看出，图像的边框的宽度为border，本程序将距离图像边缘border范围内的像素的亮度分量Y的取值设置成了亮度最大值255。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_border.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
处理后的图像如下所示。
(6) 生成YUV420P格式的灰阶测试图本程序中的函数可以生成一张YUV420P格式的灰阶测试图。函数代码如下所示。/**
* Generate YUV420P gray scale bar.
* @param width Width of Output YUV file.
* @param height Height of Output YUV file.
* @param ymin Max value of Y
* @param ymax Min value of Y
* @param barnum Number of bars
* @param url_out Location of Output YUV file.
*/
int simplest_yuv420_graybar(int width,int height,int ymin,int ymax,int barnum,char *url_out){
int barwidth;
float lum_inc;
unsigned char lum_temp;
int uv_width,uv_height;
FILE *fp=NULL;
unsigned char *data_y=NULL;
unsigned char *data_u=NULL;
unsigned char *data_v=NULL;
int t=0,i=0,j=0;
barwidth=width/barnum;
lum_inc=((float)(ymax-ymin))/((float)(barnum-1));
uv_width=width/2;
uv_height=height/2;
data_y=(unsigned char *)malloc(width*height);
data_u=(unsigned char *)malloc(uv_width*uv_height);
data_v=(unsigned char *)malloc(uv_width*uv_height);
if((fp=fopen(url_out,"wb+"))==NULL){
printf("Error: Cannot create file!");
return -1;
}
//Output Info
printf("Y,V value from picture's left to right:n");
for(t=0;t<(width/barwidth);t++){
lum_temp=ymin+(char)(t*lum_inc);
printf("%3d,128n",lum_temp);
}
//Gen Data
for(j=0;j<height;j++){
for(i=0;i<width;i++){
t=i/barwidth;
lum_temp=ymin+(char)(t*lum_inc);
data_y[j*width+i]=lum_temp;
}
}
for(j=0;j<uv_height;j++){
for(i=0;i<uv_width;i++){
data_u[j*uv_width+i]=128;
}
}
for(j=0;j<uv_height;j++){
for(i=0;i<uv_width;i++){
data_v[j*uv_width+i]=128;
}
}
fwrite(data_y,width*height,fp);
fwrite(data_u,uv_width*uv_height,fp);
fwrite(data_v,fp);
fclose(fp);
free(data_y);
free(data_u);
free(data_v);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_graybar(640,360,255,10,"graybar_640x360.yuv"); 从源代码可以看出，本程序一方面通过灰阶测试图的亮度最小值ymin，亮度最大值ymax，灰阶数量barnum确定每一个灰度条中像素的亮度分量Y的取值。另一方面还要根据图像的宽度width和图像的高度height以及灰阶数量barnum确定每一个灰度条的宽度。有了这两方面信息之后，就可以生成相应的图片了。上述调用函数的代码运行后，会生成一个取值范围从0-255，一共包含10个灰度条的YUV420P格式的测试图。测试图的内容如下所示。
?
从程序也可以得到从左到右10个灰度条的Y、U、V取值，如下所示。
(7)计算两个YUV420P像素数据的PSNRPSNR是最基本的视频质量评价方法。本程序中的函数可以对比两张YUV图片中亮度分量Y的PSNR。函数的代码如下所示。/**
* Calculate PSNR between 2 YUV420P file
* @param url1 Location of first Input YUV file.
* @param url2 Location of another Input YUV file.
* @param w Width of Input YUV file.
* @param h Height of Input YUV file.
* @param num Number of frames to process.
*/
int simplest_yuv420_psnr(char *url1,char *url2,int num){
FILE *fp1=fopen(url1,"rb+");
FILE *fp2=fopen(url2,"rb+");
unsigned char *pic1=(unsigned char *)malloc(w*h);
unsigned char *pic2=(unsigned char *)malloc(w*h);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic1,fp1);
fread(pic2,fp2);
double mse_sum=0,mse=0,psnr=0;
for(int j=0;j<w*h;j++){
mse_sum+=pow((double)(pic1[j]-pic2[j]),2);
}
mse=mse_sum/(w*h);
psnr=10*log10(255.0*255.0/mse);
printf("%5.3fn",psnr);
fseek(fp1,w*h/2,SEEK_CUR);
fseek(fp2,SEEK_CUR);
}
free(pic1);
free(pic2);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_yuv420_psnr("lena_256x256_yuv420p.yuv","lena_distort_256x256_yuv420p.yuv",1);
对于8bit量化的像素数据来说，PSNR的计算公式如下所示。
上述公式中mse的计算公式如下所示。
其中M，N分别为图像的宽高，xij和yij分别为两张图像的每一个像素值。PSNR通常用于质量评价，就是计算受损图像与原始图像之间的差别，以此来评价受损图像的质量。本程序输入的两张图像的对比图如下图所示。其中左边的图像为原始图像，右边的图像为受损图像。
经过程序计算后得到的PSNR取值为26.693。PSNR取值通常情况下都在20-50的范围内，取值越高，代表两张图像越接近，反映出受损图像质量越好。 (8) 分离RGB24像素数据中的R、G、B分量本程序中的函数可以将RGB24数据中的R、G、B三个分量分离开来并保存成三个文件。函数的代码如下所示。/**
* Split R,G,B planes in RGB24 file.
* @param url Location of Input RGB file.
* @param w Width of Input RGB file.
* @param h Height of Input RGB file.
* @param num Number of frames to process.
*
*/
int simplest_rgb24_split(char *url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_r.y","wb+");
FILE *fp2=fopen("output_g.y","wb+");
FILE *fp3=fopen("output_b.y","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,fp);
for(int j=0;j<w*h*3;j=j+3){
//R
fwrite(pic+j,fp1);
//G
fwrite(pic+j+1,fp2);
//B
fwrite(pic+j+2,fp3);
}
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
fclose(fp3);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_rgb24_split("cie1931_500x500.rgb",500,1);
从代码可以看出，与YUV420P三个分量分开存储不同，RGB24格式的每个像素的三个分量是连续存储的。一帧宽高分别为w、h的RGB24图像一共占用w*h*3 Byte的存储空间。RGB24格式规定首先存储第一个像素的R、G、B，然后存储第二个像素的R、G、B…以此类推。类似于YUV420P的存储方式称为Planar方式，而类似于RGB24的存储方式称为Packed方式。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为500x500的名称为cie1931_500x500.rgb的RGB24格式的像素数据文件分离成为三个文件： output_r.y：R数据，分辨率为256x256。 输入的原图是一张标准的CIE 1931色度图。该色度图右下为红色，上方为绿色，左下为蓝色，如下所示。
R数据图像如下所示。
G数据图像如下所示。
B数据图像如下所示。
(9)将RGB24格式像素数据封装为BMP图像BMP图像内部实际上存储的就是RGB数据。本程序实现了对RGB像素数据的封装处理。通过本程序中的函数，可以将RGB数据封装成为一张BMP图像。/**
* Convert RGB24 file to BMP file
* @param rgb24path Location of input RGB file.
* @param width Width of input RGB file.
* @param height Height of input RGB file.
* @param url_out Location of Output BMP file.
*/
int simplest_rgb24_to_bmp(const char *rgb24path,int width,const char *bmppath){
typedef struct
{
long imageSize;
long blank;
long startPosition;
}BmpHead;
typedef struct
{
long Length;
long width;
long height;
unsigned short colorPlane;
unsigned short bitColor;
long zipFormat;
long realSize;
long xPels;
long yPels;
long colorUse;
long colorImportant;
}InfoHead;
int i=0,j=0;
BmpHead m_BMPHeader={0};
InfoHead m_BMPInfoHeader={0};
char bfType[2]={'B','M'};
int header_size=sizeof(bfType)+sizeof(BmpHead)+sizeof(InfoHead);
unsigned char *rgb24_buffer=NULL;
FILE *fp_rgb24=NULL,*fp_bmp=NULL;
if((fp_rgb24=fopen(rgb24path,"rb"))==NULL){
printf("Error: Cannot open input RGB24 file.n");
return -1;
}
if((fp_bmp=fopen(bmppath,"wb"))==NULL){
printf("Error: Cannot open output BMP file.n");
return -1;
}
rgb24_buffer=(unsigned char *)malloc(width*height*3);
fread(rgb24_buffer,width*height*3,fp_rgb24);
m_BMPHeader.imageSize=3*width*height+header_size;
m_BMPHeader.startPosition=header_size;
m_BMPInfoHeader.Length=sizeof(InfoHead);
m_BMPInfoHeader.width=width;
//BMP storage pixel data in opposite direction of Y-axis (from bottom to top).
m_BMPInfoHeader.height=-height;
m_BMPInfoHeader.colorPlane=1;
m_BMPInfoHeader.bitColor=24;
m_BMPInfoHeader.realSize=3*width*height;
fwrite(bfType,sizeof(bfType),fp_bmp);
fwrite(&m_BMPHeader,sizeof(m_BMPHeader),fp_bmp);
fwrite(&m_BMPInfoHeader,sizeof(m_BMPInfoHeader),fp_bmp);
//BMP save R1|G1|B1,R2|G2|B2 as B1|G1|R1,B2|G2|R2
//It saves pixel data in Little Endian
//So we change 'R' and 'B'
for(j =0;j<height;j++){
for(i=0;i<width;i++){
char temp=rgb24_buffer[(j*width+i)*3+2];
rgb24_buffer[(j*width+i)*3+2]=rgb24_buffer[(j*width+i)*3+0];
rgb24_buffer[(j*width+i)*3+0]=temp;
}
}
fwrite(rgb24_buffer,3*width*height,fp_bmp);
fclose(fp_rgb24);
fclose(fp_bmp);
free(rgb24_buffer);
printf("Finish generate %s!n",bmppath);
return 0;
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_rgb24_to_bmp("lena_256x256_rgb24.rgb","output_lena.bmp");
通过代码可以看出，改程序完成了主要完成了两个工作： 1)将RGB数据前面加上文件头。 2)将RGB数据中每个像素的“B”和“R”的位置互换。 BMP文件是由BITMAPFILEHEADER、BITMAPINFOHEADER、RGB像素数据共3个部分构成，它的结构如下图所示。
其中前两部分的结构如下所示。在写入BMP文件头的时候给其中的每个字段赋上合适的值就可以了。 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER
{
unsigned short int bfType; //位图文件的类型，必须为BM
unsigned long bfSize; //文件大小，以字节为单位
unsigned short int bfReserverd1; //位图文件保留字，必须为0
unsigned short int bfReserverd2; //位图文件保留字，必须为0
unsigned long bfbfOffBits; //位图文件头到数据的偏移量，以字节为单位
}BITMAPFILEHEADER;
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER
{
long biSize; //该结构大小，字节为单位
long biWidth; //图形宽度以象素为单位
long biHeight; //图形高度以象素为单位
short int biPlanes; //目标设备的级别，必须为1
short int biBitcount; //颜色深度，每个象素所需要的位数
short int biCompression; //位图的压缩类型
long biSizeImage; //位图的大小，以字节为单位
long biXPelsPermeter; //位图水平分辨率，每米像素数
long biYPelsPermeter; //位图垂直分辨率，每米像素数
long biClrUsed; //位图实际使用的颜色表中的颜色数
long biClrImportant; //位图显示过程中重要的颜色数
}BITMAPINFOHEADER;
BMP采用的是小端（Little Endian）存储方式。这种存储方式中“RGB24”格式的像素的分量存储的先后顺序为B、G、R。由于RGB24格式存储的顺序是R、G、B，所以需要将“R”和“B”顺序作一个调换再进行存储。 下图为输入的RGB24格式的图像lena_256x256_rgb24.rgb。
下图分封装为BMP格式后的图像output_lena.bmp。封装后的图像使用普通的看图软件就可以查看。
(10)将RGB24格式像素数据转换为YUV420P格式像素数据本程序中的函数可以将RGB24格式的像素数据转换为YUV420P格式的像素数据。函数的代码如下所示。unsigned char clip_value(unsigned char x,unsigned char min_val,unsigned char max_val){
if(x>max_val){
return max_val;
}else if(x<min_val){
return min_val;
}else{
return x;
}
}
//RGB to YUV420
bool RGB24_TO_YUV420(unsigned char *RgbBuf,unsigned char *yuvBuf)
{
unsigned char*ptrY,*ptrU,*ptrV,*ptrRGB;
memset(yuvBuf,w*h*3/2);
ptrY = yuvBuf;
ptrU = yuvBuf + w*h;
ptrV = ptrU + (w*h*1/4);
unsigned char y,u,v,r,g,b;
for (int j = 0; j<h;j++){
ptrRGB = RgbBuf + w*j*3 ;
for (int i = 0;i<w;i++){
r = *(ptrRGB++);
g = *(ptrRGB++);
b = *(ptrRGB++);
y = (unsigned char)( ( 66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16 ;
u = (unsigned char)( ( -38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128 ;
v = (unsigned char)( ( 112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128 ;
*(ptrY++) = clip_value(y,255);
if (j%2==0&&i%2 ==0){
*(ptrU++) =clip_value(u,255);
}
else{
if (i%2==0){
*(ptrV++) =clip_value(v,255);
}
}
}
}
return true;
}
/**
* Convert RGB24 file to YUV420P file
* @param url_in Location of Input RGB file.
* @param w Width of Input RGB file.
* @param h Height of Input RGB file.
* @param num Number of frames to process.
* @param url_out Location of Output YUV file.
*/
int simplest_rgb24_to_yuv420(char *url_in,int num,char *url_out){
FILE *fp=fopen(url_in,"rb+");
FILE *fp1=fopen(url_out,"wb+");
unsigned char *pic_rgb24=(unsigned char *)malloc(w*h*3);
unsigned char *pic_yuv420=(unsigned char *)malloc(w*h*3/2);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic_rgb24,fp);
RGB24_TO_YUV420(pic_rgb24,w,h,pic_yuv420);
fwrite(pic_yuv420,fp1);
}
free(pic_rgb24);
free(pic_yuv420);
fclose(fp);
fclose(fp1);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_rgb24_to_yuv420("lena_256x256_rgb24.rgb","output_lena.yuv");
从源代码可以看出，本程序实现了RGB到YUV的转换公式： Y= 0.299*R+0.587*G+0.114*B
U=-0.147*R-0.289*G+0.463*B
V= 0.615*R-0.515*G-0.100*B 在转换的过程中有以下几点需要注意：1)?RGB24存储方式是Packed，YUV420P存储方式是Packed。 2)?U，V在水平和垂直方向的取样数是Y的一半 转换前的RGB24格式像素数据lena_256x256_rgb24.rgb的内容如下所示。
转换后的YUV420P格式的像素数据output_lena.yuv的内容如下所示。
(11)生成RGB24格式的彩条测试图本程序中的函数可以生成一张RGB24格式的彩条测试图。函数代码如下所示。/**
* Generate RGB24 colorbar.
* @param width Width of Output RGB file.
* @param height Height of Output RGB file.
* @param url_out Location of Output RGB file.
*/
int simplest_rgb24_colorbar(int width,char *url_out){
unsigned char *data=NULL;
int barwidth;
char filename[100]={0};
FILE *fp=NULL;
int i=0,j=0;
data=(unsigned char *)malloc(width*height*3);
barwidth=width/8;
if((fp=fopen(url_out,"wb+"))==NULL){
printf("Error: Cannot create file!");
return -1;
}
for(j=0;j<height;j++){
for(i=0;i<width;i++){
int barnum=i/barwidth;
switch(barnum){
case 0:{
data[(j*width+i)*3+0]=255;
data[(j*width+i)*3+1]=255;
data[(j*width+i)*3+2]=255;
break;
}
case 1:{
data[(j*width+i)*3+0]=255;
data[(j*width+i)*3+1]=255;
data[(j*width+i)*3+2]=0;
break;
}
case 2:{
data[(j*width+i)*3+0]=0;
data[(j*width+i)*3+1]=255;
data[(j*width+i)*3+2]=255;
break;
}
case 3:{
data[(j*width+i)*3+0]=0;
data[(j*width+i)*3+1]=255;
data[(j*width+i)*3+2]=0;
break;
}
case 4:{
data[(j*width+i)*3+0]=255;
data[(j*width+i)*3+1]=0;
data[(j*width+i)*3+2]=255;
break;
}
case 5:{
data[(j*width+i)*3+0]=255;
data[(j*width+i)*3+1]=0;
data[(j*width+i)*3+2]=0;
break;
}
case 6:{
data[(j*width+i)*3+0]=0;
data[(j*width+i)*3+1]=0;
data[(j*width+i)*3+2]=255;
break;
}
case 7:{
data[(j*width+i)*3+0]=0;
data[(j*width+i)*3+1]=0;
data[(j*width+i)*3+2]=0;
break;
}
}
}
}
fwrite(data,fp);
fclose(fp);
free(data);
return 0;
}
调用上面函数的方法如下所示。 simplest_rgb24_colorbar(640,"colorbar_640x360.rgb"); 从源代码可以看出，本程序循环输出“白黄青绿品红蓝黑”8种颜色的彩条。这8种颜色的彩条的R、G、B取值如下所示。
生成的图像截图如下所示。
下载Simplest mediadata test SourceForge：https://sourceforge.net/projects/simplest-mediadata-test/ Github：https://github.com/leixiaohua1020/simplest_mediadata_test 开源中国： http://git.oschina.net/leixiaohua1020/simplest_mediadata_test本项目包含如下几种视音频数据解析示例： ?(1)像素数据处理程序。包含RGB和YUV像素格式处理的函数。 ?(2)音频采样数据处理程序。包含PCM音频采样格式处理的函数。 ?(3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。 ?(4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。 ?(5)FLV封装格式分析程序。可以将FLV中的MP3音频码流分离出来。 ?(6)UDP-RTP协议分析程序。可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。 雷霄骅 (Lei Xiaohua)leixiaohua1020@126.comhttp://blog.csdn.net/leixiaohua1020 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
