Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 239741
  • 博文数量: 56
  • 博客积分: 0
  • 博客等级: 民兵
  • 技术积分: 375
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2014-10-26 20:56
个人简介

http://www.csdn.net/ http://www.arm.com/zh/ https://www.kernel.org/ http://www.linuxpk.com/ http://www.51develop.net/ http://linux.chinaitlab.com/ http://www.embeddedlinux.org.cn http://bbs.pediy.com/

文章分类

全部博文(56)

文章存档

2018年(3)

2017年(12)

2016年(4)

2015年(22)

2014年(15)

分类: 其他平台

2015-02-12 15:34:17

rgb的可以直接

		
byte[]rgb = new byte[width*height*2];

ByteBuffer bufferRGB = ByteBuffer.wrap(rgb);//将 byte 数组包装到Buffer缓冲区中

Bitmap VideoBit = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);//创建一个指定大小格式的Bitmap对象


然后再
		
VideoBit.copyPixelsFromBuffer(bufferRGB);//从buffer缓冲区复制位图像素,从当前位置开始覆盖位图的像素

canvas.drawBitmap(VideoBit, 0, 0, null);



///////////////////////////////////////////////


!app=2&via=QZ.HashRefresh&pos=1335403809
 



最近在Android手机上使用相机识别条形码工作取得了比较理想的进展,自动识别功能基本完成,然而在手动识别指定条形码图片时遇到困难,由于Zxing开源Jar包识别图片的颜色编码式为YUV,而普通的图片使用RGB颜色分量来保存颜色信息。非压缩的24位的BMP图像就采用RGB空间来保存图像。一个像素24位,每8位保存一种颜色强度(0-255),例如红色保存为 0xFF0000经过两天的探索与查阅相关YUVRGB资料后,尝试编写了RGB转换为YUV代码,几番调试后终于转换成功。下面就作一些简单介绍,然后贴出代码。

YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法。其中“Y”表示明亮度(LuminanceLuma),也就是灰阶值;而“U”“V”表示的则是色度(ChrominanceChroma)。在彩色的广播电视中,并不是直接传送RGB三基色信号,而是把三基色经过转换成可以代表三基色信号的新的三个基本参量YUV来传输的。YUV格式通常有两大类,打包格式和平面格式。打包格式有以下几种:YUV2格式,YUYV格式, YVYU格式, UYVY格式。平面格式有IF09格式,IYUV格式,YVU9格式。Android摄像头预览的视频流色彩编码方案默认为YCbCr420,其中420表示21的水平下采样,21的垂直下采样,体现为以下分布。

详见:http://blog.csdn.net/SearchSun/article/details/2443867

 

 。。。。。。。。。。。。。。。。


 

 

                   

我以我理解的方式来表示来RGBYCbCr420的对应关系,请看下图。

 

。。。。。。。。。。。。。。

 

 

如上图所示为一张(宽X高)为(6 *4),即len=6×4的RGB编码位图,图中的每一个小球代表一个像素点。在便携式视频设备(MPEG-4)中,YCbCr420是最常用的格式,表示每4个像素有4个亮度分量,2个色度分量(YYYYCbCr)。从图上,可以直观地看出4个像素点共享UV分量(颜色标志相同的小球),也即21的水平下采样,21的垂直下采样。接下来,申请一个字节数组来保存YUV数据,该YUV的数组长度为len×3/2,Y分量占len长度字节,UV分别占len/4长度字节。

 

代码:

len = width * height;

byte[] yuv = new byte[len * 3 / 2];

 

上图中的坐标值表示该分量在在YUV数组中位置index。现在给出index计算方式:

   Y_index = (i * width + j);

   U_index= (len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 0)

   V_index=(len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 1)

 

YUV分量与RGB分量的对应关系为:

y = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;     

u = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;

              v = ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;

              r = 1.166f * (y - 16) + 1.596f * (v - 128);

              g = 1.164f * (y - 16) - 0.813f * (v - 128)- 0.391f * (u - 128);

              b = 1.164f * (y - 16) + 2.018f * (u - 128);

 

因此代码很容易就可写出:假定已获取到像素值,如果是一张图片,你可以通过代码先获得该图片的像素值整型数组,然后传入该数组,以及该图片的宽度和高度调用以下方法即可获取YCbCr420格式数组。

    

    public byte[] rgb2YCbCr420(int[] pixels, int width, int height) {

       int len = width * height;

       //yuv格式数组大小,y亮度占len长度,u,v各占len/4长度。

       byte[] yuv = new byte[len * 3 / 2];          

       int y, u, v;

       for (int i = 0; i < height; i++) {

           for (int j = 0; j < width; j++) {

//屏蔽ARGB的透明度值

              int rgb = pixels[i * width + j] & 0x00FFFFFF; 

              //像素的颜色顺序为bgr,移位运算。

int r = rgb & 0xFF;                          

              int g = (rgb >> 8) & 0xFF;

              int b = (rgb >> 16) & 0xFF;

              //套用公式

y = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;     

u = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;

              v = ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;

              //调整

              y = y < 16 ? 16 : (y > 255 ? 255 : y);       

              u = u < 0 ? 0 : (u > 255 ? 255 : u);

              v = v < 0 ? 0 : (v > 255 ? 255 : v);

              //赋值

              yuv[i * width + j] = (byte) y;        

              yuv[len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 0] = (byte) u;

              yuv[len + +(i >> 1) * width + (j & ~1) + 1] = (byte) v;

           }

       }

       return yuv;

}

 

再附上YCbCr420转换成RGB的代码,可以通过该代码还原RGB位图。

  

  public void yCbCr2Rgb (byte[] yuv, int width, int height) {

       int frameSize = width * height;

       int[] rgba = new int[frameSize];

       for (int i = 0; i < height; i++){

           for (int j = 0; j < width; j++) {

              int y = (0xff & ((int) yuv[i * width + j]));

              int u = (0xff & ((int) yuv [frameSize + (i >> 1) * width

                     + (j & ~1) + 0]));

              int v = (0xff & ((int) yuv [frameSize + (i >> 1) * width

                     + (j & ~1) + 1]));

 

              y = y < 16 ? 16 : y;

 

              int r = Math.round(1.166f * (y - 16) + 1.596f * (v - 128));

              int g = Math.round(1.164f * (y - 16) - 0.813f * (v - 128)

                     - 0.391f * (u - 128));

              int b = Math.round(1.164f * (y - 16) + 2.018f * (u - 128));

 

              r = r < 0 ? 0 : (r > 255 ? 255 : r);

              g = g < 0 ? 0 : (g > 255 ? 255 : g);

              b = b < 0 ? 0 : (b > 255 ? 255 : b);

 

              rgba[i * width + j] = 0xff000000 + (b << 16) + (g << 8) + r;

           }

         }    

       Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height,

              Bitmap.Config.ARGB_8888);

       bmp.setPixels(rgba, 0, width, 0, 0, width, height);

       String bmpName = "test.jpg";

       String path = Environment.getExternalStorageDirectory()

              .getAbsolutePath() + "/scan_test";

        // 文件目录

       File root = new File(path);

       if (!root.isDirectory() || !root.exists()) {

           root.mkdirs();

       }

       File myCaptureFile = new File(path, bmpName);

       try {

           myCaptureFile.createNewFile();

       } catch (IOException e1) {

           // TODO Auto-generated catch block

           e1.printStackTrace();

       }

       try {

           BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(

                  new FileOutputStream(myCaptureFile));

           // 采用压缩转档方法

           bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bos);

           bos.flush();

           bos.close();

 

       } catch (Exception e) {

           myCaptureFile.delete();

       }    

   }

}
阅读(1477) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~