正确的YUV422到RGB转换

我一直在试图解决一个YUV422到RGB转换问题约一个星期。我访问过许多不同的网站，并从每个网站获得不同的公式。如果任何人有任何建议，我会很高兴听到他们。下面的公式给我一个图像，其中全部是紫色或绿色。从这一刻起，我一直无法找到一个能让我找回正确的RGB图像的公式。我在下面列出了我所有的各种代码。正确的YUV422到RGB转换

//for(int i = 0; i < 1280 * 720 * 3; i=i+3) 
    //{ 
    // /*m_RGB->imageData[i] = pData[i] + pData[i+2]*((1 - 0.299)/0.615); 
    // m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] - pData[i+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[i+2]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
    // m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + pData[i+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/ 

    // m_RGB->imageData[i] = pData[i] + 1.403 * (pData[i+1] - 128); 
    // m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] + 0.344 * (pData[i+1] - 128) - 0.714 * (pData[i+2] - 128); 
    // m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + 1.773 * (pData[i+2] - 128); 
    //} 

    for(int i = 0, j=0; i < 1280 * 720 * 3; i+=6, j+=4) 
    { 
     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/ 

     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128);*/ 

     BYTE Cr = pData[j+3] - 128; 
     BYTE Cb = pData[j+1] - 128; 
     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6);*/ 

     /*int R1 = clamp(1 * pData[j] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255), R2 = clamp(1 * pData[j+2] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255); 
     int G1 = clamp(1 * pData[j] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255), G2 = clamp(1 * pData[j+2] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255); 
     int B1 = clamp(1 * pData[j] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255), B2 = clamp(1 * pData[j+2] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255);*/ 

     /*int R1 = clamp(pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), R2 = clamp(pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255); 
     int G1 = clamp(pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), G2 = clamp(pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255); 
     int B1 = clamp(pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255), B2 = clamp(pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255);*/ 

     int R1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), R2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 
     int G1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), G2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 
     int B1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), B2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 

     //printf("R: %d, G: %d, B: %d, R': %d, G': %d, B': %d \n", R1, G1, B1, R2, G2, B2); 

     m_RGB->imageData[i] = (char)R1; 
     m_RGB->imageData[i+1] = (char)G1; 
     m_RGB->imageData[i+2] = (char)B1; 
     m_RGB->imageData[i+3] = (char)R2; 
     m_RGB->imageData[i+4] = (char)G2; 
     m_RGB->imageData[i+5] = (char)B2; 

     /*m_RGB->imageData[i] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+1] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+3] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+4] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255));*/ 
    }

任何帮助，非常感谢。

来源

2011-11-07 Seb

什么是YUV数据的来源，什么是目的地？例如，如果目标是Windows，则需要使用BGR顺序而不是RGB。 –

YUV来自Decklink Intensity Pro采集卡。我也尝试翻转BGR/RGB值，但没有帮助。这是在Windows盒子上完成的 – Seb

如果您使用的是decklink SDK，为什么不简单地使用作为API一部分的ConvertFrame方法？ – ronag

一些线索，以帮助你前进：

您正在使用的Cb混淆铬。

假设UYVY/422

Y1 = data[j+0]; 
Cr = data[j+1]; 
Y2 = data[j+2]; 
Cb = data[j+3];

您的转换计算是奇怪的，和不正确的高清。

对于SD

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.596(Cr - 128))); 
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.813(Cr - 128) - 0.391(Cb - 128))); 
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.018(Cr - 128)));

对于HD

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.793(Cr - 128))); 
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.534(Cr - 128) - 0.213(Cb - 128))); 
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.115(Cr - 128)));

你可以简单地使用ConvertFrame这是DECKLINK SDK的一部分。

来源

2011-11-07 21:12:44 ronag

谢谢你的回答帮助我。问题：高清是指1280x720或1920x1080？那么4k呢？顺便说一句Y1CrY2Cb为yuy2工作我！虽然基于MSDN Cb是'你'，它应该是Y1CbY2Cr，但这样做显示蓝色，而不是红色！你能解释为什么订单扭曲吗？或者msdn Cb ='u'无效？1 –

假设打包422我没有看到任何块正确地采样输入数据。在打包422中，输入数据将变为Y1U1Y2V1Y3U2Y4V2，其中整个图像是全分辨率的Y（亮度）图像，并且每个U和V各有一个水平分辨率的一半。

此处，我将开始：打开输入的交替值，并提取灰度图像：

for (uint i = 0, j = 0; i < 1280 * 720 * 3; i += 3, j += 2) { 
    m_RGB->imageData[i] = pData[j]; 
    m_RGB->imageData[i+1] = pData[j]; 
    m_RGB->imageData[i+2] = pData[j]; 
}

一旦你有一个调整的产生灰度图像，然后通过看pData[j+1]和pData[j+3]引进U和V （或者在偶数像素上，pData[j-1]和pData[j+1]）。简化这就是为什么一些算法一次执行两个YUV像素。

当工作考虑提取U和V图像，并适当地重新采样他们到全分辨率产生444图像。简单地为相邻像素复制U和V就像通过复制像素来升级。

（注420一样，其他安排拥有更为复杂的共址）

来源

2011-11-07 21:16:16

这给我一个灰度图像，但看起来好像高斯模糊被应用到它。 – Seb

我也挣扎与转换

// Get the bytes 
var u = bytes[0]; 
var y1 = bytes[1]; 
var v = bytes[2]; 
var y2 = bytes[3]; 

// Convert, cast to signed byte is important! 
var r = y + (1.403 * (sbyte)v); 
var g = y - (0.344 * (sbyte)u) - (0.714 * (sbyte)v); 
var b = y + (1.770 * (sbyte)u); 

if (r < 0) 
    r = 0; 
else if (r > 255) 
    r = 255; 

if (g < 0) 
    g = 0; 
else if (g > 255) 
    g = 255; 

if (b < 0) 
    b = 0; 
else if (b > 255) 
    b = 255; 

return Color.FromArgb((byte)r, (byte)g, (byte)b);

u和v是sbyte和y只是一个byte。

来源

2011-12-13 22:54:56

您是说这是正确的转换还是您试图使用此转换挣扎？ –

这是正确的版本 –

你的问题是，有很多YUV422格式。您必须找到确切的一个（您正在使用的特定视频的FOURCC索引），然后找出正确的解码方法。

你可以做的是从你的主板上保存一些视频，在VLC中打开它，然后查看编解码器的详细信息以找到确切使用的FOURCC。

http://www.fourcc.org/yuv.php

来源

2011-12-23 12:42:43 Sam

正确的YUV422到RGB转换

回答

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