摘要：做视频采集与处理，自然少不了要学会分析YUV数据。因为从采集的角度来说，一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式，而从视频处理（例如H.264、MPEG视频编解码）的角度来说，也是在原始YUV码流进行编码和解析，所以，了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言，至关重要。本文就是根据我的学习和了解，简单地介绍如何分析YUV数据流。 YUV，分为三个分量，“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰度值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。 与我们熟知的RGB类似，YUV也是一种
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摘要：一、YUV420数据存储YUV格式有两大类：planar和packed。对于planar的YUV格式，先连续存储所有像素点的Y，紧接着存储所有像素点的U，随后是所有像素点的V。对于packed的YUV格式，每个像素点的Y,U,V是连续交*存储的。以dm642的H263loopback例子程序为例，发送线程中，视频捕获后我们得到YUV422 planar数据，然后转化成YUV420 planar数据，再进行编码。以720×488大小图象YUV420 planar为例，其存储格式是：共大小为(720×480×3>>1)字节，分为三个部分:Y,U和VY分量：
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摘要：2. 开运算和闭运算 （1）开运算 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。 （2）闭运算 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。 通常，由于噪声的影响，图象在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的，物体区域具有一些噪声孔，背景区域上散布着一些小的噪声物体。连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。有时需要经过多次腐蚀之后再加上相同次数的膨胀，才可以产生比较好的效果。例如：开运算，B1作用结果：去掉小刺，但未去掉小桥；B2作用结果：有位移。 ...
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摘要：clear all;imagDat=imread('t3','bmp');imagGray=rgb2gray(imagDat);figure(1);imshow(imagGray);imagMidfilter = medfilt2(imagGray,[3 3]); % 用指定大小为m×n的窗口对图像A进行中值滤波。%imagMidfilter=imagGray;%% 二值化图像[row column]=size(imagMidfilter);hist(imagMidfilter(:),0:255);threshold=100;%二值化的阈值 根据上面的
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摘要：clear;clc;imagDat=imread('t3','bmp');imagGray=rgb2gray(imagDat);%注意这里需要转换成灰度图像[row column]=size(imagGray);angle=25;Angle=25;%用于matlab中自带图像旋转函数的角度参数angle=pi*angle/180;%用于可代码的角度参数 注意这里代入的是以弧度为单位的角度值 cosa=cos(angle); sina=sin(angle); %计算源图像旋转后要显示的区域 Wold=row;Hold=column; SrcX1=(-0.5*Wol
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