有段时间没有写博客了，这两天写起博客来竟然感觉有些兴奋，仿佛找回了原来的感觉。前一阵子在梳理以前文章的时候，发现自己虽然总结了各种视音频应用程序，却还缺少一个适合无视音频背景人员学习的“最基础”的程序。因此抽时间将以前写过的代码整理成了一个小项目。这个小项目里面包含了一系列简单的函数，可以对RGB/YUV视频像素数据、PCM音频采样数据、H.264视频码流、AAC音频码流、FLV封装格式数据、UDP/RTP协议数据进行简单处理。这个项目的一大特点就是没有使用任何的第三方类库，完全借助于C语言的基本函数实现了功能。通过对这些代码的学习，可以让初学者迅速掌握视音频数据的基本格式。有关上述几种格式的介绍可以参考文章《[总结]视音频编解码技术零基础学习方法》。
从这篇文章开始打算写6篇文章分别记录上述6种不同类型的视音频数据的处理方法。本文首先记录第一部分即RGB/YUV视频像素数据的处理方法。视频像素数据在视频播放器的解码流程中的位置如下图所示。
[cpp]?
view plain
?copy
?
- /**?
- ?*?Split?Y,?U,?V?planes?in?YUV420P?file.?
- ?*?@param?url??Location?of?Input?YUV?file.?
- ?*?@param?w????Width?of?Input?YUV?file.?
- ?*?@param?h????Height?of?Input?YUV?file.?
- ?*?@param?num??Number?of?frames?to?process.?
- ?*?
- ?*/??
- int?simplest_yuv420_split(char?*url,?int?w,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?h,int?num){??
- ????FILE?*fp=fopen(url,"rb+");??
- ????FILE?*fp1=fopen("output_420_y.y","wb+");??
- FILE?*fp2=fopen("output_420_u.y","wb+");??
- FILE?*fp3=fopen("output_420_v.y",248)"> ??
- ????unsigned?char?*pic=(unsigned?char?*)malloc(w*h*3/2);??
- ????for(int?i=0;i<num;i++){??
- ????????fread(pic,1,w*h*3/2,fp);??
- ????????//Y??
- ????????fwrite(pic,w*h,fp1);??
- //U??
- ????????fwrite(pic+w*h,w*h/4,fp2);??
- //V??
- ????????fwrite(pic+w*h*5/4,fp3);??
- ????}??
- ??
- ????free(pic);??
- ????fclose(fp);??
- ????fclose(fp1);??
- ????fclose(fp2);??
- ????fclose(fp3);??
- ????return?0;??
- }??
调用上面函数的方法如下所示。
copy
?
simplest_yuv420_split("lena_256x256_yuv420p.yuv",256,1);??
从代码可以看出，如果视频帧的宽和高分别为w和h，那么一帧YUV420P像素数据一共占用w*h*3/2 Byte的数据。其中前w*h Byte存储Y，接着的w*h*1/4 Byte存储U，最后w*h*1/4 Byte存储V。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件分离成为三个文件：
output_420_y.y：纯Y数据，分辨率为256x256。
output_420_u.y：纯U数据，分辨率为128x128。
output_420_v.y：纯V数据，分辨率为128x128。
注：本文中像素的采样位数一律为8bit。由于1Byte=8bit，所以一个像素的一个分量的采样值占用1Byte。
程序输入的原图如下所示。
lena_256x256_yuv420p.yuv
程序输出的三个文件的截图如下图所示。在这里需要注意输出的U、V分量在YUV播放器中也是当做Y分量进行播放的。
?
output_420_y.y
?
? ? ? ? ??
output_420_u.y和output_420_v.y
(2)分离YUV444P像素数据中的Y、U、V分量
本程序中的函数可以将YUV444P数据中的Y、U、V三个分量分离开来并保存成三个文件。函数的代码如下所示。
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?
?
?*?@param?url??Location?of?YUV?file.?
int?simplest_yuv444_split(FILE?*fp1=fopen("output_444_y.y",87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp2=fopen("output_444_u.y",87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp3=fopen("output_444_v.y",248)"> ????unsigned?char?*)malloc(w*h*3);??
int?i=0;i<num;i++){??
????????fwrite(pic+w*h*2,207); display:inline-block; width:16px; height:16px; text-indent:-2000px; background-color:inherit">copy
?
simplest_yuv444_split("lena_256x256_yuv444p.yuv",1);??
从代码可以看出，如果视频帧的宽和高分别为w和h，那么一帧YUV444P像素数据一共占用w*h*3 Byte的数据。其中前w*h Byte存储Y，接着的w*h Byte存储U，最后w*h Byte存储V。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv444p.yuv的YUV444P格式的像素数据文件分离成为三个文件：
output_444_y.y：纯Y数据，分辨率为256x256。
output_444_u.y：纯U数据，分辨率为256x256。
output_444_v.y：纯V数据，分辨率为256x256。
输入的原图如下所示。
输出的三个文件的截图如下图所示。
?
output_444_y.y
?
output_444_u.y
?
output_444_v.y
(3) 将YUV420P像素数据去掉颜色（变成灰度图）
本程序中的函数可以将YUV420P格式像素数据的彩色去掉，变成纯粹的灰度图。函数的代码如下。
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?
?*?Convert?YUV420P?file?to?gray?picture?
?*?@param?url?????Location?of?Input?YUV?file.?
?*?@param?w???????Width?of?Input?YUV?file.?
?*?@param?h???????Height?of?Input?YUV?file.?
?*?@param?num?????Number?of?frames?to?process.?
?*/??
int?simplest_yuv420_gray(int?num){??
FILE?*fp1=fopen("output_gray.yuv",248)"> ????????fread(pic,fp);??
????????//Gray??
????????memset(pic+w*h,128,w*h/2);??
return?0;??
}??
调用上面函数的方法如下所示。
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?
simplest_yuv420_gray("lena_256x256_yuv420p.yuv",1);??
从代码可以看出，如果想把YUV格式像素数据变成灰度图像，只需要将U、V分量设置成128即可。这是因为U、V是图像中的经过偏置处理的色度分量。色度分量在偏置处理前的取值范围是-128至127，这时候的无色对应的是“0”值。经过偏置后色度分量取值变成了0至255，因而此时的无色对应的就是128了。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_gray.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
?
处理后的图像如下所示。
?
(4)将YUV420P像素数据的亮度减半
本程序中的函数可以通过将YUV数据中的亮度分量Y的数值减半的方法，降低图像的亮度。函数代码如下所示。
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?
?*?Halve?Y?value?of?YUV420P?file?
int?simplest_yuv420_halfy(FILE?*fp1=fopen("output_half.yuv",87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*)malloc(w*h*3/2);??
//Half??
????????int?j=0;j<w*h;j++){??
????????????unsigned?char?temp=pic[j]/2;??
????????????//printf("%d,n",temp);??
????????????pic[j]=temp;??
????????}??
????????fwrite(pic,fp1);??
????}??
????free(pic);??
????fclose(fp);??
????fclose(fp1);??
}??
copy
?
simplest_yuv420_halfy("lena_256x256_yuv420p.yuv",85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:15px; line-height:35px"> 从代码可以看出，如果打算将图像的亮度减半，只要将图像的每个像素的Y值取出来分别进行除以2的工作就可以了。图像的每个Y值占用1 Byte，取值范围是0至255，对应C语言中的unsigned char数据类型。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_half.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
?
(5)将YUV420P像素数据的周围加上边框
本程序中的函数可以通过修改YUV数据中特定位置的亮度分量Y的数值，给图像添加一个“边框”的效果。函数代码如下所示。
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?
?*?Add?border?for?YUV420P?file?
?*?@param?border??Width?of?Border.?
?*?@param?num?????Number?of?frames?to?process.?
int?simplest_yuv420_border(int?border,87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp1=fopen("output_border.yuv",0); background-color:inherit">//Y??
????????int?j=0;j<h;j++){??
????????????int?k=0;k<w;k++){??
????????????????if(k<border||k>(w-border)||j<border||j>(h-border)){??
????????????????????pic[j*w+k]=255;??
????????????????????//pic[j*w+k]=0;??
????????????????}??
????????????}??
copy
?
simplest_yuv420_border("lena_256x256_yuv420p.yuv",20,85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:15px; line-height:35px"> 从代码可以看出，图像的边框的宽度为border，本程序将距离图像边缘border范围内的像素的亮度分量Y的取值设置成了亮度最大值255。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件处理成名称为output_border.yuv的YUV420P格式的像素数据文件。输入的原图如下所示。
处理后的图像如下所示。
(6) 生成YUV420P格式的灰阶测试图
本程序中的函数可以生成一张YUV420P格式的灰阶测试图。函数代码如下所示。
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?
?*?Generate?YUV420P?gray?scale?bar.?
?*?@param?width????Width?of?Output?YUV?file.?
?*?@param?height???Height?of?Output?YUV?file.?
?*?@param?ymin?????Max?value?of?Y?
?*?@param?ymax?????Min?value?of?Y?
?*?@param?barnum???Number?of?bars?
?*?@param?url_out??Location?of?Output?YUV?file.?
int?simplest_yuv420_graybar(int?width,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?height,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?ymin,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?ymax,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?barnum,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*url_out){??
int?barwidth;??
float?lum_inc;??
char?lum_temp;??
int?uv_width,uv_height;??
FILE?*fp=NULL;??
char?*data_y=NULL;??
char?*data_u=NULL;??
char?*data_v=NULL;??
int?t=0,i=0,j=0;??
????barwidth=width/barnum;??
????lum_inc=((float)(ymax-ymin))/((float)(barnum-1));??
????uv_width=width/2;??
????uv_height=height/2;??
????data_y=(unsigned?char?*)malloc(width*height);??
????data_u=(unsigned?char?*)malloc(uv_width*uv_height);??
????data_v=(unsigned?char?*)malloc(uv_width*uv_height);??
if((fp=fopen(url_out,"wb+"))==NULL){??
????????printf("Error:?Cannot?create?file!");??
return?-1;??
????//Output?Info??
????printf("Y,?V?value?from?picture's?left?to?right:n");??
for(t=0;t<(width/barwidth);t++){??
????????lum_temp=ymin+(char)(t*lum_inc);??
????????printf("%3d,?128,?128n",lum_temp);??
//Gen?Data??
for(j=0;j<height;j++){??
for(i=0;i<width;i++){??
????????????t=i/barwidth;??
????????????lum_temp=ymin+(char)(t*lum_inc);??
????????????data_y[j*width+i]=lum_temp;??
for(j=0;j<uv_height;j++){??
for(i=0;i<uv_width;i++){??
????????????data_u[j*uv_width+i]=128;??
????????}??
for(j=0;j<uv_height;j++){??
for(i=0;i<uv_width;i++){??
????????????data_v[j*uv_width+i]=128;??
????fwrite(data_y,width*height,248)"> ????fwrite(data_u,uv_width*uv_height,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????fwrite(data_v,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????free(data_y);??
????free(data_u);??
????free(data_v);??
copy
?
simplest_yuv420_graybar(640,?360,10,"graybar_640x360.yuv");??
从源代码可以看出，本程序一方面通过灰阶测试图的亮度最小值ymin，亮度最大值ymax，灰阶数量barnum确定每一个灰度条中像素的亮度分量Y的取值。另一方面还要根据图像的宽度width和图像的高度height以及灰阶数量barnum确定每一个灰度条的宽度。有了这两方面信息之后，就可以生成相应的图片了。上述调用函数的代码运行后，会生成一个取值范围从0-255，一共包含10个灰度条的YUV420P格式的测试图。测试图的内容如下所示。
?
从程序也可以得到从左到右10个灰度条的Y、U、V取值，如下所示。
(7)计算两个YUV420P像素数据的PSNR
PSNR是最基本的视频质量评价方法。本程序中的函数可以对比两张YUV图片中亮度分量Y的PSNR。函数的代码如下所示。
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?
?*?Calculate?PSNR?between?2?YUV420P?file?
?*?@param?url1?????Location?of?first?Input?YUV?file.?
?*?@param?url2?????Location?of?another?Input?YUV?file.?
?*?@param?w????????Width?of?Input?YUV?file.?
?*?@param?h????????Height?of?Input?YUV?file.?
?*?@param?num??????Number?of?frames?to?process.?
int?simplest_yuv420_psnr(char?*url1,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*url2,87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp1=fopen(url1,87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp2=fopen(url2,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*pic1=(unsigned?char?*)malloc(w*h);??
char?*pic2=(unsigned?char?*)malloc(w*h);??
????????fread(pic1,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????????fread(pic2,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????????double?mse_sum=0,mse=0,psnr=0;??
int?j=0;j<w*h;j++){??
????????????mse_sum+=pow((double)(pic1[j]-pic2[j]),2);??
????????mse=mse_sum/(w*h);??
????????psnr=10*log10(255.0*255.0/mse);??
????????printf("%5.3fn",psnr);??
????????fseek(fp1,w*h/2,SEEK_CUR);??
????????fseek(fp2,SEEK_CUR);??
????free(pic1);??
????free(pic2);??
copy
?
simplest_yuv420_psnr("lena_256x256_yuv420p.yuv","lena_distort_256x256_yuv420p.yuv",85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:15px; line-height:35px">对于8bit量化的像素数据来说，PSNR的计算公式如下所示。
上述公式中mse的计算公式如下所示。
其中M，N分别为图像的宽高，xij和yij分别为两张图像的每一个像素值。PSNR通常用于质量评价，就是计算受损图像与原始图像之间的差别，以此来评价受损图像的质量。本程序输入的两张图像的对比图如下图所示。其中左边的图像为原始图像，右边的图像为受损图像。
经过程序计算后得到的PSNR取值为26.693。PSNR取值通常情况下都在20-50的范围内，取值越高，代表两张图像越接近，反映出受损图像质量越好。
(8) 分离RGB24像素数据中的R、G、B分量
本程序中的函数可以将RGB24数据中的R、G、B三个分量分离开来并保存成三个文件。函数的代码如下所示。
copy
?
?*?Split?R,?G,?B?planes?in?RGB24?file.?
?*?@param?url??Location?of?Input?RGB?file.?
?*?@param?w????Width?of?Input?RGB?file.?
?*?@param?h????Height?of?Input?RGB?file.?
int?simplest_rgb24_split(FILE?*fp1=fopen("output_r.y",87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp2=fopen("output_g.y",87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp3=fopen("output_b.y",87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*)malloc(w*h*3);??
int?j=0;j<w*h*3;j=j+3){??
????????????//R??
????????????fwrite(pic+j,0); background-color:inherit">//G??
????????????fwrite(pic+j+1,0); background-color:inherit">//B??
????????????fwrite(pic+j+2,248)"> ????fclose(fp2);??
????fclose(fp3);??
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?
simplest_rgb24_split("cie1931_500x500.rgb",?500,85); font-family:'microsoft yahei'; font-size:15px; line-height:35px"> 从代码可以看出，与YUV420P三个分量分开存储不同，RGB24格式的每个像素的三个分量是连续存储的。一帧宽高分别为w、h的RGB24图像一共占用w*h*3 Byte的存储空间。RGB24格式规定首先存储第一个像素的R、G、B，然后存储第二个像素的R、G、B…以此类推。类似于YUV420P的存储方式称为Planar方式，而类似于RGB24的存储方式称为Packed方式。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为500x500的名称为cie1931_500x500.rgb的RGB24格式的像素数据文件分离成为三个文件：
output_r.y：R数据，分辨率为256x256。
output_g.y：G数据，分辨率为256x256。
output_b.y：B数据，分辨率为256x256。
输入的原图是一张标准的CIE 1931色度图。该色度图右下为红色，上方为绿色，左下为蓝色，如下所示。
R数据图像如下所示。
G数据图像如下所示。
B数据图像如下所示。
(9)将RGB24格式像素数据封装为BMP图像
BMP图像内部实际上存储的就是RGB数据。本程序实现了对RGB像素数据的封装处理。通过本程序中的函数，可以将RGB数据封装成为一张BMP图像。
copy
?
?*?Convert?RGB24?file?to?BMP?file?
?*?@param?rgb24path????Location?of?input?RGB?file.?
?*?@param?width????????Width?of?input?RGB?file.?
?*?@param?height???????Height?of?input?RGB?file.?
?*?@param?url_out??????Location?of?Output?BMP?file.?
int?simplest_rgb24_to_bmp(const?char?*rgb24path,char?*bmppath){??
typedef?struct???
????{????
long?imageSize;??
????????long?blank;??
long?startPosition;??
????}BmpHead;??
struct??
????{??
long??Length;??
long??width;??
long??height;??
????????unsigned?short??colorPlane;??
????????unsigned?short??bitColor;??
long??zipFormat;??
long??realSize;??
long??xPels;??
long??yPels;??
long??colorUse;??
long??colorImportant;??
????}InfoHead;??
int?i=0,248)"> ????BmpHead?m_BMPHeader={0};??
????InfoHead??m_BMPInfoHeader={0};??
char?bfType[2]={'B','M'};??
int?header_size=sizeof(bfType)+sizeof(BmpHead)+sizeof(InfoHead);??
char?*rgb24_buffer=NULL;??
FILE?*fp_rgb24=NULL,*fp_bmp=NULL;??
if((fp_rgb24=fopen(rgb24path,"rb"))==NULL){??
????????printf("Error:?Cannot?open?input?RGB24?file.n");??
return?-1;??
if((fp_bmp=fopen(bmppath,"wb"))==NULL){??
????????printf("Error:?Cannot?open?output?BMP?file.n");??
????rgb24_buffer=(unsigned?char?*)malloc(width*height*3);??
????fread(rgb24_buffer,width*height*3,fp_rgb24);??
????m_BMPHeader.imageSize=3*width*height+header_size;??
????m_BMPHeader.startPosition=header_size;??
????m_BMPInfoHeader.Length=sizeof(InfoHead);???
????m_BMPInfoHeader.width=width;??
????//BMP?storage?pixel?data?in?opposite?direction?of?Y-axis?(from?bottom?to?top).??
????m_BMPInfoHeader.height=-height;??
????m_BMPInfoHeader.colorPlane=1;??
????m_BMPInfoHeader.bitColor=24;??
????m_BMPInfoHeader.realSize=3*width*height;??
????fwrite(bfType,sizeof(bfType),fp_bmp);??
????fwrite(&m_BMPHeader,153); font-weight:bold; background-color:inherit">sizeof(m_BMPHeader),fp_bmp);??
????fwrite(&m_BMPInfoHeader,153); font-weight:bold; background-color:inherit">sizeof(m_BMPInfoHeader),0); background-color:inherit">//BMP?save?R1|G1|B1,R2|G2|B2?as?B1|G1|R1,B2|G2|R2??
//It?saves?pixel?data?in?Little?Endian??
//So?we?change?'R'?and?'B'??
for(j?=0;j<height;j++){??
for(i=0;i<width;i++){??
????????????char?temp=rgb24_buffer[(j*width+i)*3+2];??
????????????rgb24_buffer[(j*width+i)*3+2]=rgb24_buffer[(j*width+i)*3+0];??
????????????rgb24_buffer[(j*width+i)*3+0]=temp;??
????fwrite(rgb24_buffer,3*width*height,fp_bmp);??
????fclose(fp_rgb24);??
????fclose(fp_bmp);??
????free(rgb24_buffer);??
????printf("Finish?generate?%s!n",bmppath);??
copy
?
simplest_rgb24_to_bmp("lena_256x256_rgb24.rgb","output_lena.bmp");??
通过代码可以看出，改程序完成了主要完成了两个工作：
1)将RGB数据前面加上文件头。
2)将RGB数据中每个像素的“B”和“R”的位置互换。
BMP文件是由BITMAPFILEHEADER、BITMAPINFOHEADER、RGB像素数据共3个部分构成，它的结构如下图所示。
其中前两部分的结构如下所示。在写入BMP文件头的时候给其中的每个字段赋上合适的值就可以了。
copy
?
typedef??struct??tagBITMAPFILEHEADER??
{???
unsigned?short?int??bfType;???????//位图文件的类型，必须为BM???
unsigned?long???????bfSize;???????//文件大小，以字节为单位??
int??bfReserverd1;?//位图文件保留字，必须为0???
int??bfReserverd2;?//位图文件保留字，必须为0???
long???????bfbfOffBits;??//位图文件头到数据的偏移量，以字节为单位??
}BITMAPFILEHEADER;???
struct??tagBITMAPINFOHEADER???
long?biSize;????????????????????????//该结构大小，字节为单位??
long??biWidth;?????????????????????//图形宽度以象素为单位??
long??biHeight;?????????????????????//图形高度以象素为单位??
int??biPlanes;???????????????//目标设备的级别，必须为1???
int??biBitcount;?????????????//颜色深度，每个象素所需要的位数??
int??biCompression;????????//位图的压缩类型??
long??biSizeImage;??????????????//位图的大小，以字节为单位??
long??biXPelsPermeter;???????//位图水平分辨率，每米像素数??
long??biYPelsPermeter;???????//位图垂直分辨率，每米像素数??
long??biClrUsed;????????????//位图实际使用的颜色表中的颜色数??
long??biClrImportant;???????//位图显示过程中重要的颜色数??
}BITMAPINFOHEADER;??
BMP采用的是小端（Little Endian）存储方式。这种存储方式中“RGB24”格式的像素的分量存储的先后顺序为B、G、R。由于RGB24格式存储的顺序是R、G、B，所以需要将“R”和“B”顺序作一个调换再进行存储。
下图为输入的RGB24格式的图像lena_256x256_rgb24.rgb。
下图分封装为BMP格式后的图像output_lena.bmp。封装后的图像使用普通的看图软件就可以查看。
(10)将RGB24格式像素数据转换为YUV420P格式像素数据
本程序中的函数可以将RGB24格式的像素数据转换为YUV420P格式的像素数据。函数的代码如下所示。
copy
?
unsigned?char?clip_value(unsigned?char?x,unsigned?char?min_val,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char??max_val){??
if(x>max_val){??
return?max_val;??
????}else?if(x<min_val){??
return?min_val;??
else{??
return?x;??
}??
//RGB?to?YUV420??
bool?RGB24_TO_YUV420(unsigned?char?*RgbBuf,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*yuvBuf)??
{??
char*ptrY,?*ptrU,?*ptrV,?*ptrRGB;??
????memset(yuvBuf,w*h*3/2);??
????ptrY?=?yuvBuf;??
????ptrU?=?yuvBuf?+?w*h;??
????ptrV?=?ptrU?+?(w*h*1/4);??
char?y,?u,?v,?r,?g,?b;??
for?(int?j?=?0;?j<h;j++){??
????????ptrRGB?=?RgbBuf?+?w*j*3?;??
int?i?=?0;i<w;i++){??
??????????????
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????????????*(ptrY++)?=?clip_value(y,255);??
if?(j%2==0&&i%2?==0){??
????????????????*(ptrU++)?=clip_value(u,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????????????}??
???????????? ????????????????if?(i%2==0){??
????????????????*(ptrV++)?=clip_value(v,153); font-weight:bold; background-color:inherit">return?true;??
}??
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?*?Convert?RGB24?file?to?YUV420P?file?
?*?@param?url_in??Location?of?Input?RGB?file.?
?*?@param?w???????Width?of?Input?RGB?file.?
?*?@param?h???????Height?of?Input?RGB?file.?
?*?@param?url_out?Location?of?Output?YUV?file.?
int?simplest_rgb24_to_yuv420(char?*url_in,87); font-weight:bold; background-color:inherit">int?num,87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp=fopen(url_in,87); font-weight:bold; background-color:inherit">FILE?*fp1=fopen(url_out,87); font-weight:bold; background-color:inherit">char?*pic_rgb24=(unsigned?char?*pic_yuv420=(unsigned? ????????fread(pic_rgb24,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????????RGB24_TO_YUV420(pic_rgb24,w,h,pic_yuv420);??
????????fwrite(pic_yuv420,108); list-style:decimal-leading-zero outside; color:inherit; line-height:18px; margin:0px!important; padding:0px 3px 0px 10px!important"> ????free(pic_rgb24);??
????free(pic_yuv420);??
copy
?
simplest_rgb24_to_yuv420("lena_256x256_rgb24.rgb","output_lena.yuv");??
从源代码可以看出，本程序实现了RGB到YUV的转换公式：
Y= 0.299*R+0.587*G+0.114*B
U=-0.147*R-0.289*G+0.463*B
V= 0.615*R-0.515*G-0.100*B
在转换的过程中有以下几点需要注意：
1)?RGB24存储方式是Packed，YUV420P存储方式是Packed。
2)?U，V在水平和垂直方向的取样数是Y的一半
转换前的RGB24格式像素数据lena_256x256_rgb24.rgb的内容如下所示。
转换后的YUV420P格式的像素数据output_lena.yuv的内容如下所示。
(11)生成RGB24格式的彩条测试图
本程序中的函数可以生成一张RGB24格式的彩条测试图。函数代码如下所示。
copy
?
?*?Generate?RGB24?colorbar.?
?*?@param?width????Width?of?Output?RGB?file.?
?*?@param?height???Height?of?Output?RGB?file.?
?*?@param?url_out??Location?of?Output?RGB?file.?
int?simplest_rgb24_colorbar(char?*url_out){??
char?*data=NULL;??
int?barwidth;??
char?filename[100]={0};??
FILE?*fp=NULL;??
????data=(unsigned?char?*)malloc(width*height*3);??
????barwidth=width/8;??
for(j=0;j<height;j++){??
int?barnum=i/barwidth;??
switch(barnum){??
case?0:{??
????????????????data[(j*width+i)*3+0]=255;??
????????????????data[(j*width+i)*3+1]=255;??
????????????????data[(j*width+i)*3+2]=255;??
break;??
???????????????????}??
case?1:{??
????????????????data[(j*width+i)*3+2]=0;??
case?2:{??
????????????????data[(j*width+i)*3+0]=0;??
case?3:{??
case?4:{??
????????????????data[(j*width+i)*3+1]=0;??
case?5:{??
case?6:{??
break;??
???????????????????}??
case?7:{??
????????????????data[(j*width+i)*3+0]=0;??
????????????????data[(j*width+i)*3+1]=0;??
????????????????data[(j*width+i)*3+2]=0;??
????fwrite(data,248)"> ????free(data);??
copy
?
simplest_rgb24_colorbar(640,"colorbar_640x360.rgb");??
从源代码可以看出，本程序循环输出“白黄青绿品红蓝黑”8种颜色的彩条。这8种颜色的彩条的R、G、B取值如下所示。
生成的图像截图如下所示。
?
下载
Simplest mediadata test
项目主页
SourceForge：https://sourceforge.net/projects/simplest-mediadata-test/
Github：https://github.com/leixiaohua1020/simplest_mediadata_test
开源中国：
http://git.oschina.net/leixiaohua1020/simplest_mediadata_test
CSDN下载地址：
http://download.csdn.net/detail/leixiaohua1020/9422409
本项目包含如下几种视音频数据解析示例：
?(1)像素数据处理程序。包含RGB和YUV像素格式处理的函数。
?(2)音频采样数据处理程序。包含PCM音频采样格式处理的函数。
?(3)H.264码流分析程序。可以分离并解析NALU。
?(4)AAC码流分析程序。可以分离并解析ADTS帧。
?(5)FLV封装格式分析程序。可以将FLV中的MP3音频码流分离出来。
?(6)UDP-RTP协议分析程序。可以将分析UDP/RTP/MPEG-TS数据包。
（编辑：厦门网）
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