png文件转为yuv文件

最新推荐文章于 2024-11-24 13:52:34 发布
最新推荐文章于 2024-11-24 13:52:34 发布
阅读量2.2k 收藏 6
点赞数
分类专栏： 数据压缩作业
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cross_Entropy/article/details/105221167
版权

目录

前言

由于png文件解码较为复杂，所以本次仅针对部分形式的图像，鲁棒性较差，仅作实验使用。

关于本次实验使用的文件：
实验用文件

实验过程

获取文件信息

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;
struct fileHeader
{
    unsigned char head[8];
    void GetHead( ifstream &in ) { in.read((char *)head,8); }
    void Print()
    {
        for(auto i : head ) cout << (int) i<< " ";
        cout << endl;
    }
}file_header;
struct chunks
{
    unsigned int length = 0;
    char type[4];
    string s_type = "";
    unsigned char *data;
    unsigned char CRC[4];
    void GetChunk( ifstream &in )
    {
        unsigned char* buffer = new unsigned char[4];
        in.read((char*)buffer,4);
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { length = (length << 8) + buffer[i]; }
        in.read(type,4);
        if( length != 0 ) {
            data = new unsigned char[length];
            in.read((char *) data, length);
        }
        in.read((char*)CRC,4);
        for( auto i : type ) s_type += (int)i;
        return;
    }
};
const string path = "2.png";
map< string, vector<int> > mp;
set<string> ancillary_types;
int main()
{
    ifstream in(path,ios::binary);
    file_header.GetHead(in);
    vector<chunks> v;
    int pos = -1;
    while(1)
    {
        chunks c_tmp;
        c_tmp.GetChunk(in);
        v.push_back(c_tmp); pos ++;
        mp[c_tmp.s_type].push_back(pos);
        if(c_tmp.s_type=="IEND") break;
        if(c_tmp.s_type != "IDAT"&& c_tmp.s_type != "IHDR" && c_tmp.s_type != "PLTE")
        {
            ancillary_types.insert(c_tmp.s_type);
        }
    }
    cout << "All Chunks information:" << endl;
    for( auto &i : mp )
    {
        cout << "Chunk type: " << i.first << ", Chunk position: ";
        auto &v = i.second;
        for( auto &j : v ) cout << j << " ";
        cout << endl;
    }
    cout << "ancillary chunks:" << endl;
    for( auto i : ancillary_types )
        cout << i << endl;
}

通过以上代码，可以获取图片的基本信息，具体如下：
在这里插入图片描述
可以看到它的各个块的分布情况，以及有一个tRNS辅助块。

获取IHDR

添加如下定义或实现：

struct iHDR
{
    unsigned int width, height;
    unsigned char bit_depth, color_type, compression_method;
    unsigned char filter_method, interlace_method;
    void GetIHDR(unsigned char* buffer )
    {
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { width = (width << 8) + buffer[i]; }
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { height = (height << 8) + buffer[i+4]; }
        int pos = 8;
        for( auto i : { &bit_depth, &color_type, &compression_method, 
        &filter_method, &interlace_method } )
            *i = buffer[pos ++];
    }
    void Print()
    {
        cout << width << " " << height << endl;
        for( auto i : {bit_depth, color_type, compression_method, filter_method, 
        interlace_method})
            cout << (int)i << " ";
    }
}ihdr;

在主程序中添加：

int position = mp["IHDR"][0];
ihdr.GetIHDR(chunks_vector[position].data);
ihdr.Print();

结果为：
在这里插入图片描述
对照IHDR各个位的含义:

名称大小(byte)说明
Width4图像宽度，像素为单位
Height4图像高度，像素为单位
Bit depth1图像深度：
索引彩色图像：1，2，4或8
灰度图像：1，2，4，8或16
真彩色图像：8或16
ColorType1颜色类型：
0：灰度图像, 1，2，4，8或16
2：真彩色图像，8或16
3：索引彩色图像，1，2，4或8
4：带α通道数据的灰度图像，8或16
6：带α通道数据的真彩色图像，8或16
Compression method1压缩方法(LZ77派生算法)
Filter method1滤波器方法
Interlace method1隔行扫描方法：
0：:非隔行扫描
1：Adam7隔行扫描方式

可以得到该图像的信息：

名称取值
Width80
Height80
Bit depth8位
ColorType3，带有调色板
Compression method0 ，deflate压缩算法
Filter method0，即滤波方法 0
Interlace method0，非隔行扫描

获取PLTE调色板信息

添加如下定义

struct pLTE
{
    int r, g, b;
    static pLTE* GetPLTE(unsigned char* buffer)
    {
        int plte_size = 1 << ihdr.bit_depth;
        pLTE *plte = new pLTE[plte_size];
        int pos = 0;
        for( int i = 0; i < plte_size; ++ i )
        {
            for( auto j : {&plte[i].r, &plte[i].g, &plte[i].b} )
                *j = buffer[pos ++];
        }
        return plte;
    }
    void Print()
    {
        for( auto i : {r,g,b} ) cout << i << " ";
        cout << endl;
    }
}*plte;

在主程序中添加如下代码:

position = mp["PLTE"][0];
plte = pLTE::GetPLTE(chunks_vector[position].data);

即可获取文件的调色板。

输出IDAT数据

添加如下定义及实现：

const string compressed_data_path = "out.idat";
void TranlateData(ofstream &out, unsigned char* buffer, int buffer_length )
{
    out.write((char*)buffer, buffer_length);
}
void OutputIDAT()
{
    ifstream in( compressed_data_path, ios::binary );
    if( in.is_open() ) return;
    ofstream out(compressed_data_path, ios::binary);
    for( auto pos : mp["IDAT"] )
        TranlateData(out, chunks_vector[pos].data, chunks_vector[pos].length );
    out.close();
}

在主程序中添加如下语句:

OutputIDAT();

即可讲将DAT中的数据输出。

对IDAT文件进行解压缩

由于解码较为繁琐，本次利用python的zlib库进行解码。如果后续有时间会对deflate算法进行实现。

python代码：

import zlib
list_dec = []
f = open('out.idat', 'rb')
data = f.read()
new_data = zlib.decompress(data)
fp = open('in.idat','wb')
fp.write(new_data)
fp.close()
print('done')

即可完成解码工作。

将解压缩候的IDAT文件进行转换

添加如下定义或实现：

const string uncompressed_data_path= "in.idat";
const string yuv_path = "out.yuv";
bool png2yuv(const string out_yuv_path, unsigned char* data_buffer, unsigned int buffer_size )
{
    unsigned char* y, * u, * v;
    int width = ihdr.width, height = ihdr.height;
    int y_size = width * height;
    int uv_size = y_size / 4;
    y = new unsigned char[y_size];
    u = new unsigned char[uv_size];
    v = new unsigned char[uv_size];
    int uv_pos = 0, y_pos = 0;
    for( int i = 0; i < buffer_size; ++ i )
    {
        if( (i + 1 ) % ( width + 1 ) == 0 ) continue;
        int r, g, b; auto plte_tmp = plte[data_buffer[i]];
        r = plte_tmp.r, g = plte_tmp.g, b = plte_tmp.b;
        int h = i / (width + 1 ), w = i % (width + 1);
        y[y_pos++] = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;
        if((h&1)||(w&1)) continue;
        u[uv_pos] = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;
        v[uv_pos++] =  ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;
    }
    ofstream out(out_yuv_path, ios::binary);
    out.write((char*)y, y_size); 
    out.write((char*)u, uv_size); out.write((char*)v, uv_size);
    out.close();
    for( auto i : {&y, &u, &v} ) delete[] *i;
}

在主程序中添加：

in.open(uncompressed_data_path, ios::binary);
in.seekg(0, ios::end);
int length = in.tellg();
in.seekg(0, ios::beg);
unsigned char* data_buffer = new unsigned char[length];
in.read((char*)data_buffer, length);
png2yuv(yuv_path, data_buffer, length);

即先将调色板信息取出，反解为真彩信息，然后再转化为4：2：0格式的yuv文件。

最终代码

c++部分：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <mapinls.h>

using namespace std;
const string path = "2.png";
const string compressed_data_path = "out.idat";
const string uncompressed_data_path= "in.idat";
const string yuv_path = "out.yuv";
struct fileHeader
{
    unsigned char head[8];
    void GetHead( ifstream &in ) { in.read((char *)head,8); }
    void Print()
    {
        for(auto i : head ) cout << (int) i<< " ";
        cout << endl;
    }
}file_header;
struct tIME
{
    int year, month, day, hour, minute, second;
    void GetTime(unsigned char *buffer)
    {
        year = ((buffer[0]) << 8)+buffer[1];
        int pos = 2;
        for( auto i : {&month,&day,&hour,&minute,&second} ) *i = buffer[pos++];
    }
    void Print()
    {
        cout << year << "-" << month << "-" << day << " " << hour << ":" << minute << ":" << second << endl;
    }
}time;
struct iHDR
{
    unsigned int width, height;
    unsigned char bit_depth, color_type, compression_method, filter_method, interlace_method;
    void GetIHDR(unsigned char* buffer )
    {
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { width = (width << 8) + buffer[i]; }
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { height = (height << 8) + buffer[i+4]; }
        int pos = 8;
        for( auto i : { &bit_depth, &color_type, &compression_method, &filter_method, &interlace_method } )
            *i = buffer[pos ++];
    }
    void Print()
    {
        cout << width << " " << height << endl;
        for( auto i : {bit_depth, color_type, compression_method, filter_method, interlace_method})
            cout << (int)i << " ";
    }
}ihdr;
struct chunks
{
    unsigned int length = 0;
    char type[4];
    string s_type = "";
    unsigned char *data;
    unsigned char CRC[4];
    void GetChunk( ifstream &in )
    {
        unsigned char* buffer = new unsigned char[4];
        in.read((char*)buffer,4);
        for( int i = 0; i < 4; ++ i ) { length = (length << 8) + buffer[i]; }
        in.read(type,4);
        if( length != 0 ) {
            data = new unsigned char[length];
            in.read((char *) data, length);
        }
        in.read((char*)CRC,4);
        for( auto i : type ) s_type += (int)i;
        return;
    }
};
struct pLTE
{
    int r, g, b;
    static pLTE* GetPLTE(unsigned char* buffer)
    {
        int plte_size = 1 << ihdr.bit_depth;
        pLTE *plte = new pLTE[plte_size];
        int pos = 0;
        for( int i = 0; i < plte_size; ++ i )
        {
            for( auto j : {&plte[i].r, &plte[i].g, &plte[i].b} )
                *j = buffer[pos ++];
        }
        return plte;
    }
    void Print()
    {
        for( auto i : {r,g,b} ) cout << i << " ";
        cout << endl;
    }
}*plte;
map< string, vector<int> > mp;
set<string> ancillary_types;
vector<chunks> chunks_vector;
void TranlateData(ofstream &out, unsigned char* buffer, int buffer_length )
{
    out.write((char*)buffer, buffer_length);
}
void OutputIDAT()
{
    ifstream in( compressed_data_path, ios::binary );
    if( in.is_open() ) return;
    ofstream out(compressed_data_path, ios::binary);
    for( auto pos : mp["IDAT"] )
        TranlateData(out, chunks_vector[pos].data, chunks_vector[pos].length );
    out.close();
}
bool png2yuv(const string out_yuv_path, unsigned char* data_buffer, unsigned int buffer_size )
{
    unsigned char* y, * u, * v;
    int width = ihdr.width, height = ihdr.height;
    int y_size = width * height;
    int uv_size = y_size / 4;
    y = new unsigned char[y_size];
    u = new unsigned char[uv_size];
    v = new unsigned char[uv_size];
    int uv_pos = 0, y_pos = 0;
    for( int i = 0; i < buffer_size; ++ i )
    {
        if( (i + 1 ) % ( width + 1 ) == 0 ) continue;
        int r, g, b; auto plte_tmp = plte[data_buffer[i]];
        r = plte_tmp.r, g = plte_tmp.g, b = plte_tmp.b;
        int h = i / (width + 1 ), w = i % (width + 1);
        y[y_pos++] = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;
        if((h&1)||(w&1)) continue;
        u[uv_pos] = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;
        v[uv_pos++] =  ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;
    }
    ofstream out(out_yuv_path, ios::binary);
    out.write((char*)y, y_size); out.write((char*)u, uv_size); out.write((char*)v, uv_size);
    out.close();
    for( auto i : {&y, &u, &v} ) delete[] *i;
}
int main()
{
    ifstream in(path,ios::binary);
    file_header.GetHead(in);
    int pos = -1;
    while(1)
    {
        chunks c_tmp;
        c_tmp.GetChunk(in);
        chunks_vector.push_back(c_tmp); pos ++;
        mp[c_tmp.s_type].push_back(pos);
        if(c_tmp.s_type=="IEND") break;
        if(c_tmp.s_type != "IDAT"&& c_tmp.s_type != "IHDR" && c_tmp.s_type != "PLTE")
        {
            ancillary_types.insert(c_tmp.s_type);
        }
    }
    in.close();
    cout << "All Chunks information:" << endl;
    for( auto &i : mp )
    {
        cout << "Chunk type: " << i.first << ", Chunk position: ";
        auto &v = i.second;
        for( auto &j : v ) cout << j << " ";
        cout << endl;
    }
    cout << "\nAncillary chunks:" << endl;
    for( auto i : ancillary_types )
        cout << i << endl;

    int position = mp["IHDR"][0];
    ihdr.GetIHDR(chunks_vector[position].data);

    position = mp["PLTE"][0];
    plte = pLTE::GetPLTE(chunks_vector[position].data);

    OutputIDAT();

    in.open(uncompressed_data_path, ios::binary);
    in.seekg(0, ios::end);
    int length = in.tellg();
    in.seekg(0, ios::beg);
    unsigned char* data_buffer = new unsigned char[length];
    in.read((char*)data_buffer, length);
    png2yuv(yuv_path, data_buffer, length);
}

python部分：

import zlib
list_dec = []
f = open('out.idat', 'rb')
data = f.read()
new_data = zlib.decompress(data)
fp = open('in.idat','wb')
fp.write(new_data)
fp.close()
print('done')

实验结果

利用yuv查看器可以查看转换是否成功：
在这里插入图片描述
可见转换时成功的。

那背景为什么时黑色呢？因为该图片含有tRNS块，存有部分透明度信息，原来背景部分的透明度为100%，而yuv文件并不支持透明度的显示，故背景为黑色。

OpenCV将yuv图像转为png
程序猿老樊的博客
09-30 2501
1.包含头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 2.转换并保存 string filename="out.png"; cv::Mat rgb_img; cv::cvtColor(yu...
C++ Qt 使用openCV库将图片文件互转YUV文件
Blasit的博客
10-23 1341
使用openCV库，将目标图片文件转换为目标格式的YUV文件，本文使用了C语言、C++、Qt来读写文件。
将png格式图片转换成YUV格式，C++
09-11
能将png格式图片转换成YUV格式。 C++实现，并且自带可运行实例。
PNG文件转YUV格式并实现播放
weixin_45671402的博客
04-08 1827
文章目录PNG文件转YUVPNG文件格式YUV文件格式什么是YUV格式文件？YUV采样YUV 4:2:0RGB转YUV实验过程获取PNG文件信息获取IHDR信息获取PLTE调色板信息获取IDAT信息对IDAT数据块进行解压缩将解压缩的IDAT数据进行转换多个YUV合成 PNG文件转YUV 前言：本次实验选用了PNG转YUV，做的过程十分煎熬…主要原因是PNG的IDAT数据块的解码部分没有自己手写轮子，直接调用的Python的zlib库，所以每个像素解压缩出来的数据分布完全没有概念，而且第一次选的图片还是带α
批量png图片数据转yuv格式数据并保存
Christo的博客
10-31 773
批量png图片数据转yuv格式数据并保存
PNG转YUV(自造轮子版)
Cross_Entropy的博客
04-07 1638
文章目录前置知识PNG格式zlib文件格式deflate文件格式LZ77压缩算法霍夫曼编码字典树综述过程获取文件信息获取调色板信息对IDAT数据块进行解码编写位处理工具解码zlib和Defalte格式的文件头构建霍夫曼树获取霍夫曼码表进行解码格式转换实验结果完整代码 前置知识 PNG格式 zlib文件格式 deflate文件格式 LZ77压缩算法 霍夫曼编码 字典树 综...
java把png改为yuv图像_PNG文件转为YUV文件的C实现
weixin_28826545的博客
02-28 423
代码步骤核心思路具体实现首部处理数据块拆解子函数调用数据块分析IHDR文件头数据块分析IHDR数据块IDAT图像数据块解压数据rgb文件转换为yuv文件核心思路核心思路是找到图像数据部分，根据调色板，找到数据部分后解码，处理为rgb后利用先前的rgb2yuv子函数去处理。具体实现首部处理png文件开头8个字节为固定字节。目的是区分于其他文件，表明本文件是，其中第一个字节0x89超出了ASCII字符...
数据压缩学习实验（三）PNG文件读取及转换至YUV色彩空间的C++实现
AaronXueNF的博客
04-10 836
实验目的 学习PNG文件格式，为随后学习图像的压缩做准备。 编程读取PNG文件中的外围解析，使用lodepng库解码被压缩的图像内容。 将文件内容转换至YUV色彩空间。 实验原理 PNG文件格式初步了解：数据压缩学习笔记（二）以PNG为例探讨设计思想和理解 YUV色彩空间的转换：数据压缩学习实验（一）RGB与YUV色彩空间转换的C++实现及误差分析 使用lodepng库对压缩图像进行解码：L...
FFmpeg图片格式转换：JPG和png转为YUV420
这条命令的作用是将名为`input.jpg`的JPG图片转码为YUV420格式的视频帧，并输出为`output.yuv`文件。 #### FFmpeg API示例 在编程中，可以调用FFmpeg的API函数来实现解码和转码。例如，使用C++编写程序时，大致流程...
PNG文件转为YUV文件的C实现
pzp49666的博客
04-12 957
代码步骤核心思路具体实现首部处理数据块拆解子函数调用数据块分析IHDR文件头数据块 核心思路 核心思路是找到图像数据部分，根据调色板，找到数据部分后解码，处理为rgb后利用先前的rgb2yuv处理。 具体实现 首部处理 png文件开头8个字节为固定字节。目的是区分于其他文件，表明本文件是，其中第一个字节0x89超出了ASCII字符的范围，这是为了避免某些软件将PNG文件当做文本文件来处理。 ...
Jpg图片和Bmp图片转为YUV数据
04-21
可以将BMP文件和JPG文件转换为YUV数据，可以将YUV数据写成文件，也可以直接在内存中进行操作
利用python和ffmpeg 批量将其他图片转换为.yuv格式的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇利用python和ffmpeg 批量将其他图片转换为.yuv格式的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
YUYV或YUV422图片格式转png、jpg、jpeg、bmp的小工具
05-02
Qt开发的基于OpenCV的图片格式转换工具。我在用鱼眼摄像头拍照后想要预览或者处理时遇到了困难：因为摄像头拍照后的格式是YUV格式的（具体而言YUYV或YUV422）无法预览，网上虽然下到了能读的工具，但是无法保存。本工具提供了批量读入和批量转换的功能，同时提供了批量预览功能，希望对大家有帮助！
BMP 转 RGB YUV 工具
07-30
将标准BMP24的图像 一次性生成 RGB32 RGB24 RGB16 GRAY RGB4444 RGB5551 YUV422 YUV444COM YUV444SEP YUV420 Y_UV22 Y_UV20 YUV422SEP 等格式的二进制文件 是制作UI和测试LCDC的好工具 Y_UV20 为simi planar 即YUV420格式，Y单独放，UV packed存放 Y_UV22 为YUV422格式，Y单独放，UV packed存放 升级版 支持隔行 http://download.youkuaiyun.com/source/3537338
使用FFmpeg将RGB格式图片或视频转换为YUV格式
07-10
VC2008项目打包，使用FFmpeg版本为2.2.2 win32bit /* *将RGB转换为YUV420P * *码术 codemanship *http://blog.youkuaiyun.com/codemanship *微信公众号: codemanship *本程序实现了RGB像素数据转换为YUV像素数据 *是最简单的FFmpeg视频编码方面的教程。 *通过学习本例子可以了解FFmpeg的图片格式转换的过程。 */
FFMPEG转换png,yuv,avi,mp4
weixin_46406816的博客
07-12 2806
ffmpeg转换png,yuv,mp4,avi
将 JPEG/PNG 图像转换为 YUV444 (BT.2020 Full Range) 的 MATLAB 实现
最新发布
m0_74932231的博客
11-24 381
本文将介绍一个使用 MATLAB 将 JPEG/PNG 图像转换为 YUV444 (BT.2020 Full Range) 格式的完整实现，并生成对应的。本文提供的 MATLAB 脚本可以帮助用户快速实现 JPEG/PNG 图像到 YUV444 格式的转换，支持 BT.2020 Full Range 标准，适用于 ISP 图像处理和视频处理开发。以下代码可以读取任意 JPEG/PNG 格式的 RGB 图像，将其转换为 YUV444 格式，并按照 BT.2020 Full Range 的标准生成。
png图像保存为yuv格式以及yuv格式转为png
Christo的博客
10-25 2446
png图像保存为yuv格式以及yuv格式转为png
ffmpeg学习日记121-视频-各种图片转yuv
WenCoo的博客
06-19 1156
这其中有一个功能点需要注意，不同的图片格式封装算法不同，所以解码使用的解码器也不同，我现在不清楚什么格式对应什么解码器，所以采用通过id的方式来查找解码器，是一种靠谱的行为。图片的解码方式和视频解码是一样的，因为视频是由一副一副的图片组成的，只不过视频的帧会前后参考，而图片是单独的一帧的格式封装。使用ffplay进行播放查看，需指定格式。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值