YUV –> RGB OpenCV（Python）

YUV

• YUV是一种颜色编码方法
• Y 分量表示颜色的亮度（luminance），单取出 Y 分量就是图像的灰度图；U、V 分量表示颜色色度或者浓度（Chrominance）
• YUV 图像有两种编码格式：
  • 紧缩格式（packed formats）：Y、U、V 三通道像素值依次排列，即 Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 …
  • 平面格式（planar formats）：先排列 Y 分量的所有像素值，再排列 U 分量的，最后排列 V 分量的

Note：平面模式适合采样（subsample）

• 由于人眼对于亮度的敏感度远大于色度，所以减少 U、V 分量并不会过多损害图像的质量，从而减少了数据量，达到压缩的目的
• YUV444 表示图像完全采样，没有压缩，紧缩格式
• YUV420p 表示图像 2:1 的水平取样，垂直 2：1 采样，即每 4 个 Y 分量对应一个 U、V 分量，平面模式

Note：YUV420p（有时简称为 YUV420） 是常见的图像格式，接下来进行的 YUV 和 RGB 的转换操作都是针对 420p 格式的

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YUV 和 RGB 之间的转换公式如下：

R = Y + 1.4075 * (V - 128)
G = Y - 0.3455 * (U - 128) - (0.7169 * (V - 128))
B = Y + 1.7790 * (U - 128)

Y = R *  .299000 + G *  .587000 + B *  .114000
U = R * -.168736 + G * -.331264 + B *  .500000 + 128
V = R *  .500000 + G * -.418688 + B * -.081312 + 128

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YUV —> RGB:

• python 读取YUV： https://blog.csdn.net/fall221/article/details/8490818

    # -*- coding: utf-8 -*-
  """
  Created on Thu Jan 10 10:48:00 2013
  @author: Chen Ming
  """
  
  from numpy import *
  import Image 
  screenLevels = 255.0
  
  def yuv_import(filename,dims,numfrm,startfrm):
      fp=open(filename,'rb')
      blk_size = prod(dims) *3/2
      fp.seek(blk_size*startfrm,0)
      Y=[]
      U=[]
      V=[]
      print dims[0]
      print dims[1]
      d00=dims[0]//2
      d01=dims[1]//2
      print d00
      print d01
      Yt=zeros((dims[0],dims[1]),uint8,'C')
      Ut=zeros((d00,d01),uint8,'C')
      Vt=zeros((d00,d01),uint8,'C')
      for i in range(numfrm):
          for m in range(dims[0]):
              for n in range(dims[1]):
                  #print m,n
                  Yt[m,n]=ord(fp.read(1))
          for m in range(d00):
              for n in range(d01):
                  Ut[m,n]=ord(fp.read(1))
          for m in range(d00):
              for n in range(d01):
                  Vt[m,n]=ord(fp.read(1))
          Y=Y+[Yt]
          U=U+[Ut]
          V=V+[Vt]
      fp.close()
      return (Y,U,V)
  if __name__ == '__main__':
      data=yuv_import('E:\\new\\test\\ballroom\\ballroom_0.yuv',(480,640),1,0)
      #print data
      #im=array2image(array(data[0][0]))
      YY=data[0][0]
      print YY.shape
      for m in range(2):
          print m,': ', YY[m,:]
  
      im=Image.fromstring('L',(640,480),YY.tostring())
      im.show()
      im.save('f:\\a.jpg')
  

完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
def read_YUV420(image_path, rows, cols):
    """
    读取YUV文件，解析为Y, U, V图像
    :param image_path: YUV图像路径
    :param rows: 给定高
    :param cols: 给定宽
    :return: 列表，[Y, U, V]
    """
    # create Y
    gray = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
    print type(gray)
    print gray.shape

    # create U,V
    img_U = np.zeros((rows / 2, cols / 2), np.uint8)
    print type(img_U)
    print img_U.shape

    img_V = np.zeros((rows / 2, cols / 2), np.uint8)
    print type(img_V)
    print img_V.shape

    with open(image_path, 'rb') as reader:
        for i in xrange(rows):
            for j in xrange(cols):
                gray[i, j] = ord(reader.read(1))

        for i in xrange(rows / 2):
            for j in xrange(cols / 2):
                img_U[i, j] = ord(reader.read(1))

        for i in xrange(rows / 2):
            for j in xrange(cols / 2):
                img_V[i, j] = ord(reader.read(1))

    return [gray, img_U, img_V]


def merge_YUV2RGB_v1(Y, U, V):
    """
    转换YUV图像为RGB格式（放大U、V）
    :param Y: Y分量图像
    :param U: U分量图像
    :param V: V分量图像
    :return: RGB格式图像
    """
    # Y分量图像比U、V分量图像大一倍，想要合并3个分量，需要先放大U、V分量和Y分量一样大小
    enlarge_U = cv2.resize(U, (0, 0), fx=2.0, fy=2.0, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    enlarge_V = cv2.resize(V, (0, 0), fx=2.0, fy=2.0, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    # 合并YUV3通道
    img_YUV = cv2.merge([Y, enlarge_U, enlarge_V])

    dst = cv2.cvtColor(img_YUV, cv2.COLOR_YUV2BGR)
    return dst


def merge_YUV2RGB_v2(Y, U, V):
    """
    转换YUV图像为RGB格式（缩小Y）
    :param Y: Y分量图像
    :param U: U分量图像
    :param V: V分量图像
    :return: RGB格式图像
    """
    rows, cols = Y.shape[:2]

    # 先缩小Y分量，合并3通道，转换为RGB格式图像后，再放大至原来大小
    shrink_Y = cv2.resize(Y, (cols / 2, rows / 2), interpolation=cv2.INTER_AREA)

    # 合并YUV3通道
    img_YUV = cv2.merge([shrink_Y, U, V])

    dst = cv2.cvtColor(img_YUV, cv2.COLOR_YUV2BGR)
    cv2.COLOR_YUV2BGR_I420

    # 放大
    enlarge_dst = cv2.resize(dst, (0, 0), fx=2.0, fy=2.0, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    return enlarge_dst


if __name__ == '__main__':
    rows = 480
    cols = 640
    image_path = 'C:\\yuv\\jpgimage1_image_640_480.yuv'
    Y, U, V = read_YUV420(image_path, rows, cols)
    dst = merge_YUV2RGB_v1(Y, U, V)
    cv2.imshow("dst", dst)
    cv2.waitKey(0)