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在IOS上YUV NV21格式的CVPixelBufferRef转opencv的RGB格式cv::Mat的方法

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

  1. - (UIImage*)uiImageFromPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)p {
  2. CIImage* ciImage = [CIImage imageWithCVPixelBuffer : p];
  3. CIContext* context = [CIContext contextWithOptions : @{kCIContextUseSoftwareRenderer : @(YES)}];
  4. CGRect rect = CGRectMake(0, 0, CVPixelBufferGetWidth(p), CVPixelBufferGetHeight(p));
  5. CGImageRef videoImage = [context createCGImage : ciImage fromRect : rect];
  6. UIImage* image = [UIImage imageWithCGImage : videoImage];
  7. CGImageRelease(videoImage);
  8. return image;
  9. }

然后是UIImage->cv::Mat的方法

  1. - (cv::Mat)cvMatFromUIImage:(UIImage *)image
  2. {
  3. CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(image.CGImage);
  4. CGFloat cols = image.size.width;
  5. CGFloat rows = image.size.height;
  6. cv::Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels (color channels + alpha)
  7. CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data, // Pointer to data
  8. cols, // Width of bitmap
  9. rows, // Height of bitmap
  10. 8, // Bits per component
  11. cvMat.step[0], // Bytes per row
  12. colorSpace, // Colorspace
  13. kCGImageAlphaNoneSkipLast |
  14. kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags
  15. CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), image.CGImage);
  16. CGContextRelease(contextRef);
  17. return cvMat;
  18. }

这两个方法调用的时候需要加自动释放池,否则内存会爆掉。

这条转换路线就是速度慢但是CPU占用率不高的。

方法二

转换思路是CVPixelBufferRef->YUV cv::Mat->RGB cv::Mat

先上方法

  1. - (cv::Mat)cvMatFromPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)p
  2. {
  3. CVPixelBufferLockBaseAddress(p, 0);
  4. unsigned char *base = (unsigned char *)CVPixelBufferGetBaseAddress(p);
  5. uint8_t *src_y = (unsigned char *)CVPixelBufferGetBaseAddressOfPlane(p, 0);
  6. uint8_t *src_uv =(unsigned char *) CVPixelBufferGetBaseAddressOfPlane(p, 1);
  7. int height = (int)CVPixelBufferGetHeight( p );
  8. int width = (int)CVPixelBufferGetWidth(p);
  9. cv::Mat yuvimg(height*3/2, width, CV_8UC1);
  10. for(int i=0; i<height*width; i++){
  11. *(yuvimg.data + i) = *(src_y + i);
  12. }
  13. int delta_h = height*3/2 - height;
  14. for(int i=0; i<delta_h; i++){
  15. for(int j=0; j<width; j++){
  16. *(yuvimg.data + (height + i)*width + j) = *(src_uv + i*width + j);
  17. }
  18. }
  19. //writeImage2Document("testim.jpg", yuvimg);
  20. cv::Mat rgbimg(height, width, CV_8UC4);
  21. cv::cvtColor(yuvimg, rgbimg, cv::COLOR_YUV2RGBA_NV21);
  22. //CVPixelBufferRef testimg = [self getImageBufferFromMat:rgbimg];
  23. CVPixelBufferUnlockBaseAddress( p, 0 );
  24. return rgbimg;
  25. }

这种方法直接使用opencv来转换,速度会快一些, 但是CPU占用率高。

另外需要注意的是,YUV数据需要Y和UV分开写入到cv::Mat中,而不是直接获取CVPixelBufferGetBaseAddress的地址写入。我不知道为什么,直接取CVPixelBufferGetBaseAddress的地址的话,在起始地址会有一段乱码,然后导致整个画面右移。

收工~

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本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_19313495/article/details/127357984
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