YUV图片常见格式

YUV图像

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  • 1个亮度量Y+2个色度量(UV)

  • 兼容黑白电视

  • 可以通过降低色度的采样率而不会对图像质量影响太大的操作,降低视频传输带宽

  • 有很多格式,所以渲染的时候一定要写对,不然会有很多问题,比如花屏、绿屏

打包格式

一个像素点一维数组

每个像素点的Y、U、V分量交叉排列

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平面格式

一个像素点二维数组

使用三个数组分开连续的存放YUV三个分量

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YUV采样表示法

用A:B:C表示YUV采样频率

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  • 黑点采样Y分量,空心圆采样UV分量
  • 4:44 表示色度频道没有下采样,即一个Y分量对应着一个U分量和一个V分量
  • 4:2:2 表示2:1的水平下采样,没有垂直下采样,即每两个Y分量共用一个U分量和一个V分量
  • 4:2:0 表示2:1的水平下采样,2:1 的垂直下采样,即每四个Y分量共用一个U分量和一个V分量

YUV数据存储

I444

Ffmpeq像素表示AV_PIX_FMT_YUV444P
平面格式

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I422

Ffmpeq像素表示AV_PIX_FMT_YUV422P
平面格式
4:2:2

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I420

Ffmpeq像素表示AV_PIX_FMT_YUV420P
平面格式
4:2:0
UV共用一组

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NV12

Ffmpeq像素表示AV_PIX_FMT_NV12
Y:平面格式
UV:打包格式
4:2:0

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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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