ffmpeg 的sws_scale接口函数解析

ffmpegsws_scale 函数是 libswscale 库中的一个重要函数,用于进行图像的缩放和颜色空间转换。它的主要作用是将输入图像帧转换为另一种尺寸或颜色格式的输出图像帧。下面详细解析一下 sws_scale 函数的作用、参数等。

sws_scale 函数的作用

ffmpegsws_scale 函数的主要作用包括:

  1. 图像缩放(rescaling):将图像从一种分辨率调整到另一种分辨率。
  2. 颜色空间转换(color space conversion):将图像从一种颜色格式转换为另一种颜色格式。
  3. 图像格式转换(pixel format conversion):支持多种图像格式之间的转换。

sws_scale 函数的原型

int sws_scale(struct SwsContext *context,const uint8_t *const srcSlice[], const int srcStride[],int srcSliceY, int srcSliceH,uint8_t *const dst[], const int dstStride[]);

参数解析

  • struct SwsContext *context:缩放上下文(scaling context),包含了所有的缩放和转换参数。在使用 sws_scale 之前,必须通过 sws_getCachedContext获得上下文:

    SwsContext* context =*sws_getCachedContext(struct SwsContext *context,int srcW, int srcH, enum AVPixelFormat srcFormat,int dstW, int dstH, enum AVPixelFormat dstFormat,int flags, SwsFilter *srcFilter,SwsFilter *dstFilter, const double *param);
    

  • const uint8_t *const srcSlice[]

    • 指向源图像每个平面的数据指针数组。不同的像素格式可能包含多个平面(例如,YUV420P 有三个平面:Y、U、V)。
  • const int srcStride[]

    • 源图像每个平面的步幅(stride)数组。步幅指的是每行图像数据在内存中的字节数。
  • int srcSliceY

    • 源图像要处理的第一个行的起始位置。通常从0开始。
  • int srcSliceH

    • 源图像要处理的行数。
  • uint8_t *const dst[]

    • 指向目标图像每个平面的数据指针数组。
  • const int dstStride[]

    • 目标图像每个平面的步幅(stride)数组。

使用示例

下面是一个简单的使用 sws_scale 进行图像缩放和颜色空间转换的示例代码:

// 假设已经初始化了srcFrame和dstFrame,以及SwsContext *sws_ctx// 源图像数据
const uint8_t *srcSlice[] = { srcFrame->data[0], srcFrame->data[1], srcFrame->data[2] };
const int srcStride[] = { srcFrame->linesize[0], srcFrame->linesize[1], srcFrame->linesize[2] };// 目标图像数据
uint8_t *dst[] = { dstFrame->data[0], dstFrame->data[1], dstFrame->data[2] };
const int dstStride[] = { dstFrame->linesize[0], dstFrame->linesize[1], dstFrame->linesize[2] };// 调用sws_scale进行图像缩放和颜色空间转换
sws_scale(sws_ctx, srcSlice, srcStride, 0, srcFrame->height, dst, dstStride);

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/21537.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PX4 ROS2 真机

如果仿真跑通了。 真机遇到问题,可参考此文章。 ubuntu22 px4 1.14.3 ros2 humble 硬件接线。 先找两个usb - ttl串口,分别接到两台主机上,保证串口通信正常。 图中是个六合一的。浪费一天时间,发现是串口设置错误&#xff…

力扣 101. 对称二叉树

给你一个二叉树的根节点 root , 检查它是否轴对称。 /*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* struct TreeNode *left;* struct TreeNode *right;* };*/ bool check(struct TreeNode* L,struct TreeNode* R){if(!L&…

socket网络编程——套接字地址结构

一、通用 socket 地址结构 socket 网络编程接口中表示 socket 地址的是结构体 sockaddr&#xff0c;其定义如下&#xff1a; 1. #include <bits/socket.h> 2. 3. struct sockaddr 4. { 5. sa_family_t sa_family; 6. char sa_data[14]; 7. }; sa_family 成员是地址族类型…

【云原生】kubernetes中pod的生命周期、探测钩子的实战应用案例解析

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ &#x1f388;&#x1f388; 养成好习惯&#xff0c;先赞后看哦~&#x1f388;&#x1f388; &#x1f3c6; 作者简介&#xff1a;景天科技苑 &#x1f3c6;《头衔》&#xff1a;大厂架构师&#xff0c;华为云开发者社区专家博主&#xff0c;…

强国机械制造有限公司引入先进制造技术,提升产品质量和生产效率

强国机械制造有限公司2024年6月3日宣布引入了一系列先进制造技术,包括机器学习、人工智能和物联网等,旨在提升其产品的质量和生产效率。这些前沿技术的应用,使得公司的制造过程更加智能化和数据驱动,显著提高了产品的精度和稳定性。 通过机器学习算法,强国机械能够分析和预测生…

循环神经网络RNNLM续写“The meaning of life“

一、语料库 使用泰戈尔飞鸟集&#xff0c;作为一本英文诗集&#xff0c;用于续写The meaning of life比较好。 飞鸟集语料库如下 1 Stray birds of summer come to my window to sing and fly away. And yellow leaves of autumn, which have no songs, flutter and fall ther…

java注解能继承吗?可以的

注解继承 在 Java 中&#xff0c;注解&#xff08;Annotation&#xff09;默认是不具有继承性的&#xff0c;这意味着如果一个类或接口上使用了某个注解&#xff0c;其子类或实现类不会自动继承该注解。子类或实现类需要显式地重新声明该注解&#xff0c;如果希望它们也具有相…

springboot 解耦、隔离、异步的原则以及实战

在Spring Boot中实现解耦、隔离和异步的原则,能够提升应用程序的可维护性、可扩展性和性能。下面我会先介绍这三个原则的基本概念和意义,然后通过实战示例展示如何在Spring Boot应用中应用这些原则。 解耦 解耦是减少或消除应用程序组件之间依赖关系的过程,以提高模块的独…

《深入浅出C语言:从基础到指针的全面指南》

1. 简介 C语言是一种通用的编程语言&#xff0c;广泛应用于系统编程、嵌入式系统和高性能应用程序。它由Dennis Ritchie在1972年开发&#xff0c;并且至今仍然非常流行。C语言以其高效、灵活和强大的功能著称&#xff0c;是许多现代编程语言的基础。 2. 基本语法 2.1 Hello, …

VIKOR方法

简介 VIKOR方法是一种多标准决策&#xff08;MCDM&#xff09;或多标准决策分析方法。它最初由 Serafim Opricovic 开发&#xff0c;用于解决具有冲突和不可通约&#xff08;不同单位&#xff09;标准的决策问题&#xff0c;假设冲突解决可以接受妥协&#xff0c;决策者想要一…

C++中static关键字用法总结

在C中&#xff0c;关键字static有多种用途&#xff0c;它可以用于变量、函数。下面是static在不同上下文中的作用和举例。下面从static修饰的变量、函数三方面进行总结。 1、静态变量 静态变量分为全局变量、局部变量、函数中变量两种。 1.1 静态全局变量 静态全局变量声明在…

【文末附gpt升级秘笈】关于论文“7B?13B?175B?解读大模型的参数的论文

论文大纲 引言 简要介绍大模型&#xff08;深度学习模型&#xff09;的概念及其在各个领域的应用。阐述参数&#xff08;Parameters&#xff09;在大模型中的重要性&#xff0c;以及它们如何影响模型的性能。引出主题&#xff1a;探讨7B、13B、175B等参数规模的大模型。 第一…

前端框架前置知识之Node.js:Node.js入门

前端程序员有必要学 Node.js 吗&#xff1f;要学到什么程度&#xff1f; 小朋友&#xff0c;你是否有很多问号&#xff1f; 对于node.js&#xff0c;不知道你是否和我一样有很多问号&#xff1f; 其实在学习node.js之前&#xff0c;我已经学完了Vue框架&#xff0c;而且已经…

排序算法(C++)

参考C算法&#xff0c;这里面有些写法也值得商榷。 1. 冒泡排序算法 冒泡排序算法代码和思路比较简单&#xff0c;大家如果在面试时被要求实现排序时&#xff0c;可以用这种方法来实现。 该算法里&#xff0c;会统一地遍历待排序的数据&#xff0c;每次比较两个相邻的数据&a…

变现 5w+,一个被严重低估的 AI 蓝海赛道,居然用这个免费的AI绘画工具就能做!

大家好&#xff0c;我是画画的小强&#xff0c;致力于分享各类的 AI 工具&#xff0c;包括 AI 绘画工具、AI 视频工具、AI 写作工具等等。 但单纯地为了学而学&#xff0c;是没有任何意义的。 这些 AI 工具&#xff0c;学会了&#xff0c;用起来&#xff0c;才能发挥出他们的…

Java高级面试精粹:问题与解答集锦(六)

Java 面试问题及答案 1. 请解释Java中的多线程概念&#xff0c;并说明如何实现它&#xff1f; 答案&#xff1a; 多线程是指在Java程序中同时运行多个线程的功能。线程是程序执行的最小单元&#xff0c;Java中的多线程可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来实现。 继承Th…

django中,出现ImportError: cannot import name ‘Mapping‘ from ‘collections‘错误

出现这个错误考虑与python版本不兼容的问题。colections 模块中的 mapping 子模块只在 Python 3.3以上版本 中才有&#xff0c;而我的Python版本是3.11&#xff0c;如果django的版本低于3.3&#xff0c;则会出现导入错误。那么如何在不卸载原有django的基础上进行更新版本呢&am…

深入探讨ChatGPT API中的Tokens计算方式和计算库

引言 在现代人工智能应用中&#xff0c;自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;技术无疑是最受关注的领域之一。OpenAI推出的ChatGPT&#xff0c;作为一种先进的对话模型&#xff0c;已经在多个领域展示了其强大的语言生成能力。为了更好地使用ChatGPT API&#xff0c;理解其…

Amazon云计算AWS(二)

目录 三、简单存储服务S3&#xff08;一&#xff09;S3的基本概念和操作&#xff08;二&#xff09;S3的数据一致性模型&#xff08;三&#xff09;S3的安全措施 四、非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB&#xff08;一&#xff09;非关系型数据库与传统关系数据库的比较&…

.yaml和.yml的区别

在软件开发和数据管理领域&#xff0c;文件格式的选择常常关乎工作流程的顺畅与效率。在 YAML&#xff08;YAML Ain’t Markup Language&#xff09;文件中&#xff0c;“.yaml” 和 “.yml” 两种扩展名一直存在着一些微妙的差异&#xff0c;甚至有些人认为它们代表着不同的含…