如何解码这个YUV彩色空间字符串并将其保存为图像

So I am using one third party library which is not very well documented. It has a method which takes a picture with camera and this is what it returns:

所以我使用的是一个第三方库，没有很好的文档记录。它有一个用相机拍照的方法这是它的回报:

'E{\x7fM{\x7f;\x89\x89:\x89\x89=\x81\x87<\x81\x87O\x90\x7fJ\x90\x7fB\x87\x80I\x87\x80<{\x81={\x81A\x81\x82A\x81\x82E\x81\x81:\x81\x818\x80\x81?\x80\x81?\x8c\x85C\x8c\x85Dw\x84Kw\x84K\x81}H\x81}S\x82|R\x82|N\x88xS\x88xP\x87|P\x87|H\x83}H\x83}J\x83|F\x83|S{\x80P{\x80G~zH~zDx\x7fDx\x7fI\x7f\x80M\x7f\x80I\x82yK\x82yH\x83\x80H\x83\x80K\x84\x80L\x84\x80K\x82|H\x82|G\x83\x83G\x83\x83M\x81\x80M\x81\x80K\x83~F\x83~H\x81~L\x81~N\x85|J\x85|B\x84\x82I\x84\x82K\x84\x7fJ\x84\x7fG\x83\x80F\x83\x80B~\x81G~\x81E}~G}~D}\x81B}\x81I|\x84I|\x84I\x82\x7fG\x82\x7fG\x80~E\x80~Iy\x81Jy\x81H|\x82M|\x82L\x81\x82I\x81\x82Gx\x82Hx\x82Ez\x7fGz\x7fL|\x81N|\x81G\x82\x80K\x82\x80L\x81}P\x81}J\x82\x7fH\x82\x7fCz|Dz|K}\x7fH}\x7fDs|Es|L\x83\x81I\x83\x81HxzHxzJ{\x83F{\x83G\x84\x81F\x84\x81I\x88\x85G\x88\x85Cu\x83@u\x83H}\x83D}\x83<u\x80;u\x80C\x88{C\x88{A\x7f\x82E\x7f\x82D\x84\x81C\x84\x81A}\x87A}\x87>|\x7fA|\x7fA}\x82;}\x82D\x83\x80?\x83\x80@\x80\x7fB\x80\x7fB\x80\x85A\x80\x85@u\x88>u\x888~\x848~\x84?w|=w|9|\x7f9|\x7f:\x84\x81;\x84\x81:~\x83;~\x836u\x87>u\x879{\x8d:{\x8d;\x7f\x86;\x7f\x86;y\x834y\x836\x82\x8c;\x82\x8c<y\x8b5y\x8bI~~M~~>\x88\x84:\x88\x84A\x81\x889\x81\x88B~\x81E~\x81A{\x81@{\x81O\x80\x83S\x80\x83\\\x85xf\x85xQ\x90\x80L\x90\x80G\x81\x7fK\x81\x7f@y\x83Dy\x83E~\x88E~\x88F\x81\x82M\x81\x82P\x82\x80O\x82\x80S\x85\x7fT\x85\x7fT\x83~U\x83~T\x88\x7fR\x88\x7fPz\x7fTz\x7fQ\x7f}P\x7f}Q}\x81U}\x81R\x7f\x7fO\x7f\x7fP\x83\x83N\x83\x83M\x85\x80R\x85\x80L\x87\x82O\x87\x82N\x82{N\x82{V|\x84P|\x84Rz\x83Qz\x83M\x89\x84R\x89\x84P\x8c\x85N\x8c\x85L\x80\x81I\x80\x81M|~N|~L}\x81J}\x81S\x82\x7fL\x82\x7fM}\x84I}\x84K~\x80L~\x80Lz\x80Iz\x80Hy\x80Ly\x80K~\x7fJ~\x7fJx\x82Ox\x82J\x7f\x81M\x7f\x81I\x80~J\x80~Q\x81\x82O\x81\x82M\x84\x7fH\x84\x7fO~\x80R~\x80I\x80\x84J\x80\x84J\x7f\x82L\x7f\x82N\x85\x85U\x85\x85R\x83\x87O\x83\x87U\x82\x80P\x82\x80N|\x85K|\x85O}~O}~J\x7f\x81K\x7f\x81M}\x86N}\x86I|\x82I|\x82Ix\x84Gx\x84My\x88Jy\x88J{\x7fH{\x7fF}{F}{G\x7f\x82K\x7f\x82E}\x7fE}\x7fBz\x80Dz\x80I}\x80J}\x80Dw\x81Dw\x81G\x82\x84H\x82\x84Fz\x85Cz\x85>\x85\x86;\x85\x86H\x8a\x84J\x8a\x84Cx\x80Cx\x80B\x80\x85B\x80\x85@|\x83B|\x83?{\x81@{\x81H{\x84@{\x84?y\x84Ay\x84A\x84\x85=\x84\x85;}\x81=}\x81=\x84\x86@\x84\x86:}\x85;}\x85=}\x83=}\x838\x81\x86=\x81\x86:\x81\x82>\x81\x82=w\x83?w\x83Ot\x81St\x81P\x86\x80L\x86\x80B\x83\x7f?\x83\x7f=\x82\x82>\x82\x82N{\x86H{\x86A\x82\x85K\x82\x85B\x85\x7fB\x85\x7fB\x8b\x85A\x8b\x85B\x83\x85@\x83\x85;\x86\x89?\x86\x89>\x86\x84A\x86\x848v\x81?v\x81I\x81\x81M\x81\x81R\x87\x7fU\x87\x7fT\x88~U\x88~R\x83~S\x83~N{yO{yR\x86\x80P\x86\x80T\x87\x7fQ\x87\x7fQ\x89\x81Q\x89\x81R\x88\x85S\x88\x85O\x80\x80N\x80\x80J\x83\x7fJ\x83\x7fN\x86\x7fM\x86\x7fL\x83\x88J\x83\x88M\x81\x82L\x81\x82O\x84\x82R\x84\x82R{\x80O{\x80K~}O~}R\x7f\x83N\x7f\x83N\x81\x86N\x81\x86Ny\x7fMy\x7fN\x84\x82N\x84\x82Ly\x82Ry\x82O\x81\x82M\x81\x82K|\x83Q|\x83O\x81\x82M\x81\x82J|\x80N|\x80I}\x84D}\x84K\x8a\x83M\x8a\x83M\x85}P\x85}R\x85\x83N\x85\x83Kz|Hz|H~}H~}Nm~Rm~N\x83~I\x83~O\x81\x80O\x81\x80J\x7f\x80K\x7f\x80J\x83\x80K\x83\x80Ix\x84Kx\x84L\x81\x84L\x81\x84J}\x83J}\x83K{\x7fK{\x7fGz}Cz}Ex\x83Hx\x83Jz{Jz{M\x7f\x82N\x7f\x82K}\x83F}\x83Ey\x7fEy\x7fGs\x7fHs\x7fG}\x83F}\x83Fv\x80Ev\x80Fw\x85Gw\x85G\x83\x84J\x83\x84B|\x85D|\x85@\x80\x80@\x80\x80D\x80\x82C\x80\x82B\x84\x86C\x84\x86A\x80\x81@\x80\x81Cu\x87Bu\x87I{\x83C{\x83C\x82\x82A\x82\x82@|\x85<|\x85@{\x88@{\x88D\x81\x89A\x81\x89;z\x857z\x85?\x7f\x84>\x7f\x84@\x81\x80A\x81\x80<\x83\x86;\x83\x86=}\x83:}\x83F\x7f|L\x7f|J\x8d\x85O\x8d\x85F\x8d\x85D\x8d\x85;}\x84B}\x84A\x81~D\x81~>\x80\x85A\x80\x85B{|={|?\x82\x82@\x82\x82;\x81\x827\x81\x82=w\x85=w\x85Gw\x82Iw\x82I}\x83K}\x83K\x8e\x80I\x8e\x80Q\x8d\x7fS\x8d\x7fR\x87\x7fU\x87\x7fQ\x88\x81Q\x88\x81N\x84\x83Q\x84\x83N\x85\x80O\x85\x80M\x88\x82P\x88\x82U\x81\x80P\x81\x80Tz\x7fQz\x7fOy\x7fOy\x7fN\x80\x82N\x80\x82Q\x85\x81R\x85\x81N\x87~L\x87~K\x87\x80M\x87\x80P\x8b\x85L\x8b\x85Q\x7f\x7fN\x7f\x7fQ\x7f\x81M\x7f\x81O\x84\x84Q\x84\x84Q\x80\x82Q\x80\x82I\x7f\x84J\x7f\x84Hn\x80On\x80I\x87\x87I\x87\x87Q\x7f\x80M\x7f\x80N\x83~L\x83~O\x81\x81O\x81\x81N\x7f\x80I\x7f\x80K\x82\x80N\x82\x80O\x80\x84Q\x80\x84O~\x83K~\x83Kt\x84Ot\x84P~\x85M~\x85L\x7f\x82K\x7f\x82Pz\x82Pz\x82J{\x81E{\x81L|\x81M|\x81J\x81\x81J\x81\x81K|\x83M|\x83K\x82\x80J\x82\x80I|\x82H|\x82P~\x89O~\x89Hx|Kx|Lw\x83Fw\x83N~\x87R~\x87P\x84\x80M\x84\x80>v|?v|E~\x81D~\x81Gx\x80Kx\x80I{\x7fD{\x7fB}\x7fD}\x7fG~\x84H~\x84J\x85\x80I\x85\x80H\x82\x80F\x82\x80=}\x80?}\x80D\x81\x82F\x81\x82C\x81\x84F\x81\x84Dt\x80Bt\x80B\x80\x81C\x80\x81A}\x82=}\x82C{\x86@{\x86Bv\x84Gv\x84?\x80\x7f=\x80\x7f?\x81\x89A\x81\x895q\x855q\x85@x\x82Ex\x82>|\x7f@|\x7f:~\x82>~\x82@\x84\x86@\x84\x867\x7f\x837\x7f\x83O~}T~}P\x8a\x83R\x8a\x83R\x8f\x7fL\x8f\x7f6x\x817x\x81?\x89\x83@\x89\x83H\x80\x80G\x80\x80I\x81\x83J\x81\x83H\x85\x85J\x85\x85J\x85\x82F\x85\x82M~\x80L~\x80Os\x80Ts\x80S~\x80R~\x80K\x86\x80N\x86\x80L\x8d\x81M\x8d\x81M\x87\x7fP\x87\x7fS\x84\x82Q\x84\x82M\x81{J\x81{S\x84}T\x84}T\x88\x82S\x88\x82U~\x7fT~\x7fO\x80}P\x80}Q\x85~Q\x85~P\x88\x82N\x88\x82M}\x80J}\x80M\x80\x81J\x80\x81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x85yDx\x8aCx\x8aB}~E}~K\x7f~I\x7f~J\x80\x80I\x80\x80B~\x7fC~\x7fJ\x83\x80I\x83\x80H~\x81J~\x81@|\x82=|\x82?y\x80?y\x80E\x87\x7fE\x87\x7fGt\x80Ht\x80Cx\x81Dx\x81C\x8b\x85D\x8b\x856z\x829z\x827u\x876u\x87>y\x876y\x87@y\x88Cy\x881\x84\x86:\x84\x86Gy\x88;y\x88Y{\x83_{\x83J\x81\x84R\x81\x84P\x8e\x80Q\x8e\x80R\x88~R\x88~R\x8a\x7fT\x8a\x7fS\x8e|Q\x8e|N\x83\x81M\x83\x81T\x89{T\x89{T\x89\x80Q\x89\x80T\x86\x7fS\x86\x7fO\x8c|R\x8c|T\x8e\x81U\x8e\x81M\x88\x80Q\x88\x80S\x89\x81S\x89\x81Q\x83\x81R\x83\x81U\x86xN\x86xM\x86|Q\x86|T\x84\x80U\x84\x80O}}Q}}P\x84\x7fR\x84\x7fP|\x7fP|\x7fL\x86}O\x86}S}|S}|T\x8a\x82V\x8a\x82Q}~R}~R\x87\x7fP\x87\x7fO|\x81R|\x81M\x88~S\x88~Ry\x7fRy\x7fP\x85\x80P\x85\x80N\x87\x81O\x87\x81R\x80\x81T\x80\x81P\x83}N\x83}R}\x7fM}\x7fQ~~P~~Q\x81\x83N\x81\x83S~\x80P~\x80Ns|Qs|R\x81\x85S\x81\x85T\x85\x81N\x85\x81P{}O{}O|\x7fO|\x7fT\x82\x81S\x82\x81Q\x82\x86Q\x82\x86M\x7f\x82J\x7f\x82O\x81\x86O\x81\x86O|}M|}Is\x81Os\x81Kx\x85Gx\x85NrzKrzK{\x7fL{\x7fG}\x81G}\x81K\x89\x80J\x89\x80J|\x80L|\x80I}\x86K}\x86K{~L{~G\x80\x87K\x80\x87Hw\x82Hw\x82E\x82~E\x82~C\x84}E\x84}G}\x80L}\x80H|\x83H|\x83K}\x88O}\x88I{\x85G{\x85L\x84\x82K\x84\x82G\x80\x80I\x80\x80F\x7f\x82E\x7f\x82C\x80\x81E\x80\x81D{\x7fA{\x7fCz\x83Bz\x83C\x7f\x86F\x7f\x86D~\x88F~\x88A~\x83@~\x83>\x80\x80;\x80\x80@\x86\x85@\x86\x85?{\x81Z{\x81Gk\x838k\x83m~~a~~F\x82}T\x82}G\x80~F\x80~X|\x80N|\x80F\x7f~R\x7f~Q\x84\x80R\x84\x80U\x8b\x80S\x8b\x80P\x8a\x80Q\x8a\x80I\x8byL\x8byV\x8avM\x8avN\x89\x7fR\x89\x7fL}~P}~V\x81\x83O\x81\x83M\x88\x80Q\x88\x80U\x8a\x7fU\x8a\x7fO\x86\x7fM\x86\x7fS\x88{U\x88{R\x7f\x81Q\x7f\x81R\x88~P\x88~N\x83{J\x83{T\x80\x7fS\x80\x7fR\x84\x83Q\x84\x83N\x83\x81P\x83\x81Qy\x7fSy\x7fK\x80}L\x80}P\x83\x81P\x83\x81P\x83}R\x83}T\x85\x85V\x85\x85P\x84\x80R\x84\x80J\x86\x7fN\x86\x7fT}}O}}X\x86\x80U\x86\x80W\x80\x80S\x80\x80S}\x84R}\x84Q\x82\x84T\x82\x84R\x83\x80Q\x83\x80S\x80}S\x80}U\x80\x84U\x80\x84U|\x81Q|\x81S\x80{U\x80{O{\x7fN{\x7fPy\x80Sy\x80R\x82\x7fR\x82\x7fQ{\x85O{\x85S}\x81O}\x81T~\x86T~\x86Q\x80\x87T\x80\x87Q\x84\x84M\x84\x84L~\x80L~\x80Qz\x80Mz\x80Lv\x85Mv\x85L\x81\x82M\x81\x82M\x81~M\x81~H|\x85L|\x85M{\x81M{\x81Hy\x81My\x81Iw\x80Kw\x80K\x7f}G\x7f}F\x80\x83G\x80\x83N{\x80K{\x80My\x82Ky\x82I}\x87K}\x87K\x84\x83E\x84\x83A\x80\x7fB\x80\x7fK\x81\x85L\x81\x85H\x82\x85H\x82\x85E{\x80H{\x80Fz~Hz~Jt\x82Gt\x82I\x81\x82J\x81\x82D\x80\x87B\x80\x87Ev\x82Dv\x82I\x80\x81H\x80\x81F\x82\x8cI\x82\x8cB\x82\x80D\x82\x80D\x82\x87B\x82\x87Aw\x83@w\x83:z}7z}>{\x80H{\x805y\x895y\x89Aw\x856w\x85Qz\x85Uz\x85<\x82\x84L\x82\x84Tp\x89Fp\x89E\x80\x82P\x80\x82L\x84{M\x84{V\x8a\x85S\x8a\x85V\x87\x83X\x87\x83N\x8b}Q\x8b}V\x91\x81R\x91\x81J\x87\x7fM\x87\x7fR\x85yP\x85yT\x89}S\x89}P\x8a~O\x8a~U~}W~}Q\x86\x7fQ\x86\x7fV\x88yT\x88yL\x87zL\x87zS~xQ~xZ~~W~~Mx\x81Nx\x81O\x85\x82U\x85\x82L\x84}L\x84}S\x82}V\x82}Q\x83zP\x83zU\x7f\x7fT\x7f\x7fT\x89\x85S\x89\x85U\x7f\x80S\x7f\x80I|}L|}H\x84}F\x84}N\x82\x82O\x82\x82P\x83\x84O\x83\x84N\x89\x7fN\x89\x7fR\x84\x81R\x84\x81P\x82~K\x82~Pr|Kr|Lw\x80Ow\x80N\x82\x83Q\x82\x83Nx\x7fNx\x7fFy\x7fNy\x7fX|\x84P|\x84P\x7f\x7fO\x7f\x7fM\x85\x82Q\x85\x82U\x80\x80Q\x80\x80Py\x7fNy\x7fO\x82\x7fR\x82\x7fR\x84\x84S\x84\x84Q}\x83S}\x83N}\x80I}\x80Q\x82\x80N\x82\x80I\x82\x82I\x82\x82K~\x82N~\x82O\x81\x84L\x81\x84N\x80\x80L\x80\x80R\x82\x83P\x82\x83Q|\x81T|\x81K}\x7fM}\x7fN\x7f\x80I\x7f\x80K\x82\x85K\x82\x85Jy\x83Jy\x83K\x82\x82G\x82\x82I|\x81J|\x81H\x80\x85L\x80\x85N~\x82N~\x82L\x82\x86I\x82\x86B\x81\x84F\x81\x84Hz~Ez~F\x80~H\x80~H~\x80E~\x80E\x82\x80I\x82\x80E~\x7fG~\x7fE{\x81E{\x81I\x82~K\x82~E}\x85H}\x85=\x82}@\x82}?y~?y~<x\x7f=x\x7fCx\x84Ax\x84w{zn{zHz~az~Hvz?vzUz\x7fKz\x7fGv\x86Pv\x86E\x85\x87C\x85\x87H\x81\x83M\x81\x83O\x86\x85Q\x86\x85M\x82\x81L\x82\x81O\x7f\x84N\x7f\x84S\x85\x80P\x85\x80U\x85\x80T\x85\x80P\x84\x7fO\x84\x7fN\x80|L\x80|U\x86\x7fS\x86\x7fT\x82\x84Q\x82\x84M\x87{M\x87{N\x87uL\x87uL\x88\x7fL\x88\x7fM\x87\x80P\x87\x80T\x86\x80R\x86\x80N\x85\x7fS\x85\x7fH\x80\x82I\x80\x82S|~V|~Qu}Pu}S\x87}T\x87}U\x82\x80R\x82\x80M\x88\x86S\x88\x86Q\x7f\x86O\x7f\x86Qx\x81Ux\x81T{}S{}Q\x89\x83N\x89\x83O\x83}Q\x83}T~\x82O~\x82N\x80\x81N\x80\x81T\x80}V\x80}S~\x81Q~\x81M\x81\x80O\x81\x80Ry\x7fOy\x7fPs\x81Qs\x81P\x7f\x80P\x7f\x80N\x81~R\x81~Q\x86\x82P\x86\x82Q\x84\x81O\x84\x81R\x84\x82S\x84\x82P{\x84U{\x84O{\x7fO{\x7fS\x82\x82T\x82\x82T~\x82U~\x82P\x81\x85O\x81\x85R\x83\x80O\x83\x80V\x80~R\x80~T~\x83N~\x83J\x82\x81M\x82\x81K\x83\x85M\x83\x85O{\x81R{\x81Nz\x80Mz\x80O\x80\x81O\x80\x81L\x81|K\x81|M|\x86L|\x86I\x87\x84J\x87\x84I\x83\x83L\x83\x83H{\x82G{\x82Lq~Oq~Hx\x82Kx\x82E\x7f\x82J\x7f\x82N{\x85M{\x85J|\x7fL|\x7fCv\x84Bv\x84K\x7f\x86K\x7f\x86G\x7f~K\x7f~I}\x85K}\x85B\x7f\x80C\x7f\x80Cz\x80Bz\x80?...

That's not the whole string, it is much longer. What I know is that it is a 160*120 image and it uses YUV colorspace. It has 3 layers.

这不是整个弦，它长得多。我知道这是一个160*120的图像，它使用YUV颜色空间。它有3层。

The documentation to the library I'm using does not provide any example how to decode this string into an image so I need some help with it. I seems that the string contains information about pixels but I do not understand the format of the string.

我所使用的库的文档没有提供任何示例如何将该字符串解码为图像，因此我需要一些帮助。我认为字符串包含有关像素的信息，但我不理解字符串的格式。

I have found this C++ function to convert YUV to RGB but I don't know how to use it on the string I have. Any ideas?

我找到了这个c++函数来将YUV转换为RGB，但是我不知道如何在我的字符串中使用它。什么好主意吗?

void yuvToRgb(byte *y, byte *u, byte *v, byte *r, byte *g, byte *b) {
    int c = (*y) - 16;
    int d = (*u) - 128;
    int e = (*v) - 128;
    int R = (298 * c) + (409 * e) + (128);
    int G = (298 * c) - (100 * d) - (208 * e) + 128;
    int B = (298 * c) + (516 * d) + (128);
    R >>= 8;
    G >>= 8;
    B >>= 8;
    //Change the values
    (*r) = clip(R);
    (*g) = clip(G);
    (*b) = clip(B);
}

1 个解决方案

#1

The data looks to me like 4:4:4 YUV with the data samples interleaved rather than planar. Converting that to English, the bytes decode as

在我看来，数据样本是交叉的，而不是平面的。将其转换为英语，字节解码为

Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3 ...

Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3…

so the Y, U and V values of the first pixel, then of the second pixel, and so on.

第一个像素的Y U V值，第二个像素的值，等等。

I'm guessing at that because of the good correllation between every third value. This should make it pretty straightforward to convert to an RGB triple using the code you have.

我猜是因为每三分之一的值之间有很好的相关性。这将使使用您所拥有的代码转换为RGB三元组变得非常简单。

Once you have the RGB triples it's likely that they will be in a simple scan, so knowing that it's 160x120 is very useful (i.e. the first 160 RGB value are the top line, the next 160 the 2nd line and so on).

一旦你有了RGB三元组，它们很可能会被简单的扫描，所以知道它是160x120是非常有用的(例如，前160个RGB值是第一行，下160个是第2行等等)。

My completely untested translation of the C++ code to Python (2.6+) would be something like this:

我对c++代码到Python(2.6+)的完全未经测试的翻译应该是这样的:

def clip(v):
    # Clip to 0-255
    v = max(v, 0)
    v = min(v, 255)
    return v

def yuvToRgb(y, u, v):
    c = y - 16
    d = u - 128
    e = v - 128
    R = (298 * c) + (409 * e) + 128
    G = (298 * c) - (100 * d) - (208 * e) + 128
    B = (298 * c) + (516 * d) + 128
    R >>= 8
    G >>= 8
    B >>= 8
    return (clip(R), clip(G), clip(B))

b = bytearray('\x84K\x7f\x86K\x7f\x86G\x7f~K\x7f~I}\x85K}\x85') # etc...
RGB = []
for i in xrange(0, len(b), 3):
    RGB.append(yuvToRgb(b[3*i], b[3*i+1], b[3*i+2]))

I hope that's useful to you.

我希望这对你有用。

An alternative method would be just to use the Python Imaging Library. I'm not too familiar with it myself, but if you go in assuming it's 160x120 interleaved 4:4:4 YUV then it might be quite easy.

另一种方法是使用Python映像库。我自己对它不是很熟悉，但是如果你假设它是160x120交错的4:4 YUV那么它可能很简单。