一、YUV 简介
YUV：是一种颜色编码方法，常使用在各个视频处理组件中
Y'UV, YCbCr, YPbPr等专有名词都可以称为 YUV，彼此有重叠
Y表示明亮度（单取此通道即可得灰度图），U和V则是色度、浓度
主流的采样方式有三种，YUV4:4:4，YUV4:2:2，YUV4:2:0
可以根据其采样格式来从码流中还原每个像素点的 YUV 值，进而通过 YUV 与 RGB 的转换公式提取出每个像素点的 RGB 值，然后显示出来
YUV4:2:0 数据在内存中的长度是 3 / 2 * heigth * width，是 RGB24（heigth * width * 3） 格式视频数据内存的一半
二、YUV420（NV12、NV21、I420、YV12）
# NV12、NV21 的存储格式为 Y 平面，UV 打包，即：Y 信息存储在一个数组中，UV 信息存储在一个矩阵中。 # 不同点在于 UV 的排列顺序 NV12: YYYYYYYY UVUV => YUV420SP NV21: YYYYYYYY VUVU => YUV420SP # I420、YV12 三个分量均为平面格式，即：分别存放在三个 Byte 型数组中 I420: YYYYYYYY UU VV => YUV420P YV12: YYYYYYYY VV UU => YUV420P
假设一个分辨率为8X4的 YUV 图像，它们的格式如下图：
三、读取 YUV(NV12) 视频文件并保存
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
def yuv2bgr(filename, height, width, startfrm):
"""
:param filename: 待处理 YUV 视频的名字
:param height: YUV 视频中图像的高
:param width: YUV 视频中图像的宽
:param startfrm: 起始帧
:return: None
"""
fp = open(filename, 'rb')
framesize = height * width * 3 // 2 # 一帧图像所含的像素个数
h_h = height // 2
h_w = width // 2
fp.seek(0, 2) # 设置文件指针到文件流的尾部
ps = fp.tell() # 当前文件指针位置
numfrm = ps // framesize # 计算输出帧数
fp.seek(framesize * startfrm, 0)
for i in range(numfrm - startfrm):
Yt = np.zeros(shape=(height, width), dtype='uint8', order='C')
Ut = np.zeros(shape=(h_h, h_w), dtype='uint8', order='C')
Vt = np.zeros(shape=(h_h, h_w), dtype='uint8', order='C')
for m in range(height):
for n in range(width):
Yt[m, n] = ord(fp.read(1))
for m in range(h_h):
for n in range(h_w):
Ut[m, n] = ord(fp.read(1))
for m in range(h_h):
for n in range(h_w):
Vt[m, n] = ord(fp.read(1))
img = np.concatenate((Yt.reshape(-1), Ut.reshape(-1), Vt.reshape(-1)))
img = img.reshape((height * 3 // 2, width)).astype('uint8') # YUV 的存储格式为：NV12（YYYY UV）
# 由于 opencv 不能直接读取 YUV 格式的文件, 所以要转换一下格式
bgr_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV12) # 注意 YUV 的存储格式
cv2.imwrite('yuv2bgr/%d.jpg' % (i + 1), bgr_img)
print("Extract frame %d " % (i + 1))
fp.close()
print("job done!")
return None
if __name__ == '__main__':
_ = yuv2bgr(filename='xxx.yuv', height=1080, width=1920, startfrm=0)
以上这篇Python 读取 YUV(NV12) 视频文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持亿速云。
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