NV12格式是yuv420格式的一种,NV12格式的u,v排布顺序为交错排布,假如一幅图像尺寸为W*H,则先Y分量有W*H个,然后U分量和V分量交错排布,U分量和V分量各有W*H/4个,U,V加起来总数是Y分量的一半. NV12内存YUV分量排布如下所示: 下面是CUDA实现的NV12格式到BGR格式的转换代码.StepY,StepUV分别为ffmpeg解码出的源数据中的Y分量一行的宽度和UV分量一行的宽度,比实际的图像宽度要大. __global__ void YCrCb2RGBConver(

void NV21_T_RGB(unsigned int width , unsigned int height , unsigned char *yuyv , unsigned char *rgb) { const int nv_start = width * height ; u32 i, j, index = 0, rgb_index = 0; u8 y, u, v; int r, g, b, nv_index = 0; for(i = 0; i < height ; i++) { for

好多开发者在做AR.VR或者教育类产品时,苦于如何在windows平台构建一个稳定且低延迟的RTSP或者RTMP播放器,如果基于Unity3d完全重新开发一个播放器,代价大.而且周期长,不适合快速出产品,我们认为当前最好的方式就是集成现有Native平台上成熟稳定播放器,回调rgb/yuv数据到上层,上层做绘制即可. 废话不多说,以Windows平台多路播放为例: 1.Native播放器SDK支持吐RGB/YUV420/NV12等其中的一种未压缩的图像格式 比如Windows平台,我们回调YUV

了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码

说明 因工作方面接触到图像处理这一块,需要对手机摄像头采集的原始帧做Rotate或者Scale,但无奈对此的了解少之又少,于是网上搜了一顿,完事后将最近所学总结一下,以方便之后的人别踩太多坑. 首先想要了解YUV为何物: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813 上面的链接中微软已经写的很详细了,国内大部分文章都是翻译这篇文章的,如果还有疑问的同学可以参考下面这些大神的博客: 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例(YUV转

工作问题接触到图像这一块,需要对手机摄像头采集的原始帧做Rotate或者scale,但无奈对此的了解少之又少,于是网上搜了一顿,完事后将最近所学总结一下,以方便之后的人别踩太多坑.       首先想要了解YUV为何物,请猛戳:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813(VS.80).aspx   上面的链接中,微软已经写的很详细了,国内大部分文章都是翻译这篇文章的,如果还有疑问的同学可以参考下面这些大神的博客: 最简单的基于FFmpeg的

===========大小============= 一般,直接采集到的视频数据是RGB24的格式 RGB24一帧的大小size＝width×heigth×3 Byte, RGB32的size＝width×heigth×4 I420(即YUV标准格式4:2:0)的数据量是 size＝width×heigth×1.5 Byte. X264在进行编码的时候需要标准的YUV(4:2:0) ============================== YV12虽然也是(4:2:0)但是YV12和I420

转: http://www.cnblogs.com/qinjunni/archive/2012/02/23/2364446.html YUV RGB 常见视频格式解析 I420是YUV格式的一种,而YUV有packed format和planar format两种,而I420属于planar format的一种. 同时I420表示了YUV的采样比例4:2:0.4:2:0的YUV并不是说没有V分量,而是指对于每一个行,只有一个U或者V分量.比如第一行里,是YUYYUY,到了第二行是YVYYVY,那

什么是Histogramming Histogramming是一种从大的数据集中提取典型特征和模式的方式. 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 图像直方图(英语:Image Histogram)是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数.可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布.这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑.较暗的区域,而右侧为较亮.纯白的区域

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1

前面有几篇博客主要介绍了光场和光场相机相关知识,以及重对焦效果和多视角效果的展示.算是自己学习光场过程的一种总结. 这次贴上自己用OpenCV/C++编写的重对焦算法实现(包含CPU版和CUDA GPU版),以及交互的Demo.放在我的开源中国码云上,连接在此:https://git.oschina.net/rxdj/refocus_LightFieldImg.git. 代码的说明请参见readme.如有错误,请不吝赐教. 图像是Lytro Illum二代相机拍摄并通过matlab光场工具包解码

GPU 实现 RGB -- YUV 转换 前言 RGB --> YUV 转换的公式是现成的,直接在 CPU 端转换的话,只需要遍历每个像素,得到新的 YUV 值,根据其内存分布规律,合理安排分布即可.然而在 CPU 端进行转换,存在的问题运行效率太低,无法满足高效转换的需求.我们将目光投向拥有流水线体系的支持高速浮点数计算的硬件--GPU. 转换公式如下: GPU 上面的实现 考虑在 GPU 上执行 RGB --> YUV 转换.GPU 的流水线操作: vertices ----> Pi

常用YUV转RGB [java] view plaincopyprint? public class YuvToRGB { private static int R = 0; private static int G = 1; private static int B = 2; //I420是yuv420格式,是3个plane,排列方式为(Y)(U)(V) public static int[] I420ToRGB(byte[] src, int width, int height){ int 

1. //设置CIContext,并从CIImage -> CGImage -> UIImage CIContext *context = [CIContext contextWithOptions:nil]; CGImageRef cgImage = [context createCGImage: outputImage fromRect:qrRect]; UIImage *resultIamge = [UIImage imageWithCGImage:cgImage]; //(如果 直接用

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:

基于英伟达的jpegNPP工程,分离实现独立的JPEG压缩. 由于原工程是直接把解码时的jpeg图片的信息直接作为编码时的信息,所以在做独立的JPEG编码时,需要自己来填充各种信息. 1.JPEG编码流程 从网上一片文章中解出来的图,红色框框中的流程图算是JPEG编码的一个流程图,对JPEG编码流程的了解有助于对代码的理解. 2.Huffman表和量化表 Huffman表和量化表采用标准Huffman表和标准量化表. //标准亮度信号量化模板 ] = { , , , , , , , , , ,

作者:Asixa 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55855479 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.     替STL. 4. 显存层级 GPU上的显存共分为三个层级,Global Memory, Shared Memory, Local Memory. 读取耗时方面,L存 < S存 <<G存 << 内存. local memory是最快的,但是需要注意一个问题,每个Kernel的local me

前言 项目需要将yv12转rgb24,由于基于x86平台,开始就没多想,直接用ipp加速实现了,后来在评估项目瓶颈的时候发现,1080p的视频每一帧转换居然要花8ms,刚好项目里有用到nvidia gtx960,因此就产生了直接用cuda实现一个yv12转rgb24的想法. 具体实施 我一向不喜欢造轮子,因此,第一步就是搜索有没有现成的代码.搜索了很久,包括opencv里都没找到yv12 to rgb24的,还好网上找到了一篇yv12 to argb的,我拿过来照着改改就ok了(包括代码风格及b

YUV格式解析1(播放器——project2) 根据板卡api设计实现yuv420格式的视频播放器 打开*.mp4;*.264类型的文件,实现其播放. 使用的视频格式是YUV420格式   YUV格式通常有两大类:打包(packed)格式和平面(planar)格式.前者将YUV分量存放在同一个数组中,通常是几个相邻的像素组 成一个宏像素(macro-pixel):而后者使用三个数组分开存放YUV三个分量,就像是一个三维平面一样.表2.3中的YUY2到Y211都是打包 格式,而IF09到YVU9都

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完