yuyv420转yuyv422

本文详细介绍了如何使用汇编语言实现Cvt_420_422图像转换算法,包括源代码解析、关键步骤分析及性能优化。

void cvt_420_422(int width, int height, char *src, char *dst)

{

unsigned char *py = (unsigned char *)src;

unsigned char *pu = (unsigned char *)src + width * height;

unsigned char *pv = (unsigned char *)src + width * height * 5 / 4;

unsigned char *pPixels = (unsigned char *)dst;

uint64_t looprow = width / 8;

uint64_t loopcol = height / 2;

uint64_t step1 = width;

uint64_t step2 = width * 2;

__asm__

{

mov rdi, pPixels;

mov rsi, py;

mov r8, step1;

add r8, rsi;

mov r9, pu;

mov r10, pv;

mov r11, step2;

add r11, rdi;

mov rbx, loopcol;

COL:

mov rcx, looprow;

ROW:

movq xmm0, [rsi];

movq xmm1, [r8];

movd xmm3, [r9];

movd xmm4, [r10];

add rsi, 8;

add r8, 8;

add r9, 4;

add r10, 4;

pxor xmm5, xmm5;

punpcklbw xmm3, xmm5;

punpcklbw xmm5, xmm4;

pxor xmm4, xmm4;

punpcklbw xmm4, xmm5;

punpcklbw xmm0, xmm3;

punpcklbw xmm1, xmm3;

por xmm0, xmm4;

por xmm1, xmm4;

movdqu [rdi], xmm0;

movdqu [r11], xmm1;

add rdi, 16;

add r11, 16;

dec rcx;

jnz ROW;

add rdi, step2;

add r11, step2;

add rsi, step1;

add r8, step1;

dec rbx;

jnz COL;

emms;

}

}

YUYV422 格式换为 YUV420 格式涉及到颜色空间的重采样和数据布局的调整。YUYV422 是一种打包格式(packed format),其中每个像素由两个字节表示,包含了亮度(Y)和色度(U、V)信息。而 YUV420 是一种平面格式(planar format),其中 Y、U 和 V 数据分别存储在不同的平面中,并且 U 和 V 的分辨率是 Y 的一半[^1]。 ### 换原理 - **Y 分量**:YUYV422 中的 Y 分量直接保留到 YUV420。 - **U 和 V 分量**:在 YUYV422 中,每两个相邻的像素共享一组 U 和 V 值。为了得到 YUV420 格式的 U 和 V,需要对这些值进行下采样。通常情况下,可以简单地取相邻行中的 U 和 V 平均值或者选择其中一个值作为代表。 ### 换步骤 1. **解析输入数据**:从 YUYV422 数据流中提取出 Y、U 和 V 值。 2. **分离 Y、U、V 通道**:将提取出来的 Y、U 和 V 值分开放置到各自的数组中。 3. **下采样 U 和 V 通道**:由于 YUV420 的 U 和 V 分辨率是 Y 的一半,因此需要对 U 和 V 进行垂直方向上的下采样。这可以通过隔行抽取或平均来实现。 4. **构建 YUV420 输出**:按照 YUV420 的格式组织 Y、U 和 V 数据。 ### 示例代码 下面是一个简单的 Python 示例代码,演示如何手动完成这个过程: ```python def yuyv_to_yuv420(yuyv_data, width, height): # 初始化 YUV420 数据缓冲区 y_plane = bytearray(width * height) u_plane = bytearray((width // 2) * (height // 2)) v_plane = bytearray((width // 2) * (height // 2)) # 解析 YUYV422 数据并填充 Y 平面 for i in range(height): for j in range(width // 2): y0 = yuyv_data[(i * width + j * 2) * 2] u = yuyv_data[(i * width + j * 2) * 2 + 1] y1 = yuyv_data[(i * width + j * 2) * 2 + 2] v = yuyv_data[(i * width + j * 2) * 2 + 3] # 填充 Y 平面 y_plane[i * width + j * 2] = y0 y_plane[i * width + j * 2 + 1] = y1 # 每两行处理一次 U 和 V 下采样 if i % 2 == 0: # 取第一个像素的 U 和 V 作为该块的代表 u_plane[(i // 2) * (width // 2) + j] = u v_plane[(i // 2) * (width // 2) + j] = v return y_plane, u_plane, v_plane # 使用示例 width = 640 height = 480 yuyv_data = bytearray(...) # 假设这是你的 YUYV422 输入数据 y_plane, u_plane, v_plane = yuyv_to_yuv420(yuyv_data, width, height) # 现在 y_plane, u_plane, v_plane 包含了 YUV420 格式的数据 ``` ### 注意事项 - 在实际应用中,可能还需要考虑图像的尺寸是否符合要求,以及是否需要更复杂的滤波技术来进行下采样以减少失真。 - 如果使用现有的库如 FFmpeg 或 OpenCV,它们提供了高效的函数来处理这种换,例如 `libswscale` 库中的 `sws_scale` 函数[^3]。 通过以上方法,你可以将 YUYV422 格式换为 YUV420 格式,以便于后续的视频编码或其他处理任务。确保在实现过程中正确处理数据布局的变化,并根据实际情况调整下采样策略。
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