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YUYV格式转换为NV21格式的摄像头代码实现

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简介:
本项目提供了一种将YUYV视频流数据转换为NV21格式的高效算法与代码实现,适用于Android平台摄像头开发。 在Java中将摄像头格式YUYV转换为NV21格式的代码实现如下: ```java import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; public class YuyvToNv21Converter { private static final int NV21_SIZE = 3 * (int) Math.ceil((double) Bitmap.getWidth() / 4); public static byte[] yuyvToNv21(byte[] input, int width, int height) { byte[] nv21 = new byte[NV21_SIZE]; short Y, U, V; // 计算YUV偏移量 for (int j = 0; j < height; j++) { for (int i = 0; i < width / 2; ++i) { int index = (j * width + i * 2); Y = input[index] & 0xff; U = input[index+1] & 0xff; V = input[index+3] & 0xff; // 将YUV值写入nv21数组 } } return nv21; } } ``` 注意:以上代码片段只是一个基本的框架,实际使用时需要填充具体的转换逻辑。

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  • YUYVNV21
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    本项目提供了一种将YUYV视频流数据转换为NV21格式的高效算法与代码实现,适用于Android平台摄像头开发。 在Java中将摄像头格式YUYV转换为NV21格式的代码实现如下: ```java import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; public class YuyvToNv21Converter { private static final int NV21_SIZE = 3 * (int) Math.ceil((double) Bitmap.getWidth() / 4); public static byte[] yuyvToNv21(byte[] input, int width, int height) { byte[] nv21 = new byte[NV21_SIZE]; short Y, U, V; // 计算YUV偏移量 for (int j = 0; j < height; j++) { for (int i = 0; i < width / 2; ++i) { int index = (j * width + i * 2); Y = input[index] & 0xff; U = input[index+1] & 0xff; V = input[index+3] & 0xff; // 将YUV值写入nv21数组 } } return nv21; } } ``` 注意:以上代码片段只是一个基本的框架,实际使用时需要填充具体的转换逻辑。
  • Android USB支持YUYV和MJPEG
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    本应用兼容Android系统的USB摄像头设备,提供对YUYV与MJPEG格式的支持,适用于视频通话、监控及各类图像采集场景。 Android USB摄像头支持YUYV和MJPEG格式设备路径为/dev/videoID,其中ID可以根据需要自行设定。
  • 使用V4L2_MEMORY_USERPTR和YUYV通过Native层访问video0(C++
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    本段代码展示了如何在C++中使用V4L2库及USERPTR内存模式从video0设备读取YUYV格式的数据,适用于Android Native开发。 本段落介绍了在Native层如何使用V4L2接口打开video0摄像头,并采用USERPTR内存模式以及YUYV格式的单平面数据传输方式。 首先,在系统中找到并确认video0设备节点存在,该步骤为后续操作打下基础;接着初始化V4L2库和设置相关参数。其中,需要特别关注的是VIDEOCAPTURE结构体的配置,包括像素格式、帧大小等关键信息,并将其设置为YUYV编码方式。 然后,程序会通过调用ioctl函数向内核发送命令来开启视频流捕获功能;之后获取到摄像头采集的数据会被存储在用户自定义内存区域中。这里使用了USERPTR模式,相比于其他内存映射或DMA缓冲区管理机制而言更加灵活高效,尤其适合于大尺寸图像数据处理场景。 最后,在完成所有初始化和配置工作后,应用程序将不断循环读取视频帧并进行后续的解码、显示等操作直至关闭摄像头设备。整个过程中需要注意的是对资源的有效管理和异常情况下的错误处理以保证程序稳定性与安全性。
  • 使用V4L2_MEMORY_DMABUF和YUYV通过Native层访问video0(1plane.cpp)
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    本段代码展示如何在Android Native层利用V4L2_MEMORY_DMABUF接口及YUYV格式,实现对video0摄像头设备的数据采集与处理。 本段落介绍如何在Native层通过V4L2接口打开video0摄像头,并使用DMABUF内存模式获取YUYV格式的单平面数据。详情请参阅相关文档或文章内容。
  • 将numpy.ndarray_io.BufferedReader
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    本文介绍了一种方法,用于将存储在numpy.ndarray中的图像数据转换成_io.BufferedReader格式,便于进一步处理和文件操作。 在项目开发过程中遇到一个挑战:需要将通过OpenCV的imread()函数读取的图像转换为适合使用io.open()函数读取并用于requests.post()发送请求的形式。以下是问题解决思路及代码实现: 1. 首先,我们需要了解两种方法(opencv和Python IO)在读取图像后返回的不同格式: ```python path = ...路径... img1=cv2.imread(path) img2 = open(path, rb) print(type(img1)) # 输出为numpy.ndarray类型 print(type(img2)) # 输出为_io.BufferedReader类型 ``` 为了将opencv读取的图像(即numpy数组)转换成适合io.open()函数使用的格式,我们需要进行以下步骤: - 将OpenCV读取到的图像数据从numpy.ndarray对象转存为字节流形式。 - 使用BytesIO类来模拟文件操作环境,使图像可以被requests.post()以类似文件的形式发送。 2. 代码实现: ```python from PIL import Image import io import cv2 path = ...路径... # OpenCV读取图像并转换为PIL格式的Image对象 img_cv = cv2.imread(path) img_pil = Image.fromarray(img_cv) # 转换为PIL.Image类型 # 将PIL.Image对象转存为字节流形式,以便通过requests.post()发送 byte_arr = io.BytesIO() img_pil.save(byte_arr, format=PNG) # 可以根据需要选择不同的格式如JPEG等 # 获取图像数据的字节表示 img_bytes = byte_arr.getvalue() # 使用该图像字节流进行requests.post()操作时,可以将其作为文件参数传递 ``` 以上代码段展示了如何将opencv读取到的numpy数组形式的数据转换为适合通过io.open()函数处理并用于发送HTTP请求的形式。
  • USB视频采集与YUV420
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    本项目专注于研究并实现USB摄像头视频信号的高效采集技术,并探讨将采集到的RGB数据转化为高效的YUV420格式以优化视频播放和存储性能。 该资源是基于FFMpeg进行的二次开发,包含两部分内容:视频采集类和视频格式转换类。视频采集类根据用户提供的设备名称、帧率以及所需的视频尺寸来采集视频数据。在采集过程中,会使用到一个内部的视频转换类,负责将摄像头捕获的数据转化为yuv420格式,并调整为用户指定的尺寸大小。此模块中还采用了pthread库创建线程以实现多线程处理功能。
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    本段代码实现MapInfo TAB数据到ArcGIS Shapefile格式的高效转换,适用于需要跨平台地理信息系统兼容性的用户和开发者。 将MapInfo TAB格式的文件转换为ArcGIS SHP格式文件涉及一系列底层操作步骤。这些步骤通常包括读取TAB文件中的空间数据及其属性表,并将其重新组织成SHP、DBF及其它相关文件,以符合ESRI Shapefile规范的要求。此过程需要熟悉两种不同地理信息系统软件的数据结构和存储方式之间的差异,以便准确无误地完成转换工作。
  • GMLNET
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    本工具用于将GML(地理标记语言)文件高效准确地转换为NET(网络链接)格式,便于数据在网络环境中的传输和应用。 这段文字描述了一个用于处理Newman数据集gml格式并将其转换成pajek可以用来绘图的.net格式的代码。此代码并非原创,而是参考了其他资源,并对其中一些地方进行了更改以适应在VS2010中的编译需求。此外还修改了输出结果,去除了重复边的信息,以便可以直接在VS2010或更高版本中使用该代码。
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    本文章介绍了将YUV422色彩空间的数据转换成RGB色彩空间的方法与步骤,适用于视频处理和图像显示技术。 将YUV422格式的图像转换为8位RGB灰度图像。
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    本工具或教程旨在帮助用户将COCO数据集格式转换成VOC数据集格式,适用于需要跨平台使用不同标注格式的计算机视觉项目。 COCO格式转VOC格式涉及将一种数据集表示方法转换为另一种。这种转换通常需要解析原始的COCO标注文件,并将其重新组织以符合Pascal VOC的数据结构要求,包括但不限于调整类别标签、边界框坐标以及图像信息等细节。在进行这类操作时,可能需要用到特定的脚本或工具来简化处理过程和确保数据的一致性与准确性。