MacOS使用Metal渲染NV12、YUV420、CMSampleBufferRef视频需求MTKView初始化摄像头采集CMSampleBufferRef渲染CMSampleBufferRefyuv420转NV12渲染NV12END资料较少，整合后仅作为记录学习使用。需求yuv420原始视频数据使用metal渲染。MTKView初始化vector_uint2viewportSize;MTKView*mMtkview;idMTLDevice>mDevice;idMTLCommandQueue>mCmdQueue;idMTLRenderPipelineState>mPipeline;idMTL
前言因为业务需要，要做这样一个转换。目前写了两种转换方法。在iphonex真机上运行，一种方法需要24ms一帧，CPU占用率85%，另一种需要17ms一帧，CPU占用率140%。下面就来详细说说。方法一转换思路是CVPixelBufferRef->UIImage->cv::Mat的路线。直接上方法：先是CVPixelBufferRef->UIImage的方法-(UIImage*)uiImageFromPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)p{CIImage*ciImage=[CIImageimageWithCVPixelBuffer:p];CIContext*contex
iPhone4S上的两种(三种支持的)像素格式是:kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarVideoRangekCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarFullRange有谁知道其中的区别，使用一个比另一个有什么后果/优势吗？Apple的描述基本相同:http://developer.apple.com/library/mac/#documentation/QuartzCore/Reference/CVPixelFormatDescriptionRef/Reference/reference.html
iPhone4S上的两种(三种支持的)像素格式是:kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarVideoRangekCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarFullRange有谁知道其中的区别，使用一个比另一个有什么后果/优势吗？Apple的描述基本相同:http://developer.apple.com/library/mac/#documentation/QuartzCore/Reference/CVPixelFormatDescriptionRef/Reference/reference.html
1基本概念 YUV颜色空间从模拟电视时代开始就被广泛应用于彩色图像的转换与处理。其基于一个3x3的矩阵，通过线性变换将RGB像素转换为一个亮度（Luma）分量Y以及两个色度（Chroma）分量U和V。由于模拟电视存在着多种制式，如NTSC与PAL等等，考虑到具体硬件与技术上的差异，它们通常会采用不同的转换矩阵系数。即便到了如今的数字电视时代，业界依旧会保留这些差异以保证兼容性，但同时又会根据需求发展出更多新的转换系数。这就导致了YUV颜色空间其实是一个非常混乱的概念，甚至于YUV本身也只是一个约定俗成的统称，其实际可能为YCbCr,Y’CbCr,Y’UV,YPbPr,YCC等等标准叫法中
HUAWEI擎云L420折腾记前言1.java环境2.python3.C++/C4.arm-gcc-none-eabimcu开发5.雅特力修改的atlink版openocd编译clone雅特力修改的openocd准备配置信息前言心血来潮，能不能在纯国产的笔记本、系统上进行开发，划拉了一下市面上能买到的设备，也就华为擎云L410、L420还能买得起，用的上，因此小黄鱼2xxx买了一部99新的擎云L420开始尝试是否能搭建起来工作环境。1.java环境wgethttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-arm64-
1、彩色空间转换基本原理1）彩色空间转换公式：为了实现格式转换，我们首先要明确待转换格式和目标格式的特点和相互转换关系，这是编程实现转换的核心。对于RGB转YUV的过程，我们要首先拿到RGB文件的数据，再通过上图的YUV计算公式对其做运算，得到YUV数据，从而实现转换。而对于YUV转RGB则要首先获得YUV数据，用第二组RGB公式计算得到RGB数据。在本实验中，转换公式如下。Y=0.298R+0.612G+0.117B;U=-0.168R-0.330G+0.498B+128;V=0.449R-0.435G-0.083B+128;R=Y+1.4075(V-128);G=Y-0.3455(U-12
1、彩色空间转换基本原理1）彩色空间转换公式：为了实现格式转换，我们首先要明确待转换格式和目标格式的特点和相互转换关系，这是编程实现转换的核心。对于RGB转YUV的过程，我们要首先拿到RGB文件的数据，再通过上图的YUV计算公式对其做运算，得到YUV数据，从而实现转换。而对于YUV转RGB则要首先获得YUV数据，用第二组RGB公式计算得到RGB数据。在本实验中，转换公式如下。Y=0.298R+0.612G+0.117B;U=-0.168R-0.330G+0.498B+128;V=0.449R-0.435G-0.083B+128;R=Y+1.4075(V-128);G=Y-0.3455(U-12
yuv420是用4个byte存储4个Y的信息，用1个Byte存储U的信息，一个Byte存储V的信息，这4个Y共用这2个U和V，也就是用6个Byte存储4个像素信息，也就是一个像素需要12个Bits（6*8/4），也就是12bpp。注意yuv420p里面的p是指planar，也就是分层存储，先存全部Y的信息，然后是U的信息，最后是V的信息，或者这样说：如果把一个图片按yuv420p的格式保存为二进制数据文件，那么把这个文件均分为6份，那么前面的4份是Y，第5份是U，第6份是V。以下程序的流程是：1使用ffmpeg先将一张图片保存为yuv420p的数据文件。2使用下面的程序读取此文件，然后将yuv
一、首先了解下nv12和nv21的数据排布nv21YYYYYYYYYYYYYYYYVUVUVUVUnv21YYYYYYYYYYYYYYYYUVUVUVUV主要就是UV的顺序不同，交互一下UV的位置就可以互换NV12和NV21.二、bgr（rgb）转nv21(nv12)一般手机等移动端的数据流格式都是yuv格式，而神经网络的输入一般都是rgb格式，所以需要进行转换，这里给出c++的代码示例。cv::Matbgr2yuv(cv::Mat&bgr){ cv::Matimg_yuv_yv12; intheight=bgr.rows; intwidth=bgr.cols; cv::Mat
