Python PIL';s颜色空间转换YCbCr->;RGB

Python PIL';s颜色空间转换YCbCr->;RGB,python,c,python-imaging-library,rgb,yuv,Python,C,Python Imaging Library,Rgb,Yuv,PILV1.1.7使用的算法给出了“淘汰”的结果。使用ffmpeg转换相同的源数据时,它看起来是正确的。使用mplayer可以得到与ffmpeg相同的结果(也许它们下面使用相同的库)。这让我相信,PIL可能正在填充颜色空间转换。转换似乎来源于libImaging/ConvertYCbCr.c: /* JPEG/JFIF YCbCr conversions Y = R * 0.29900 + G * 0.58700 + B * 0.11400 Cb = R * -0.1

PILV1.1.7使用的算法给出了“淘汰”的结果。使用
ffmpeg
转换相同的源数据时,它看起来是正确的。使用
mplayer
可以得到与
ffmpeg
相同的结果(也许它们下面使用相同的库)。这让我相信,PIL可能正在填充颜色空间转换。转换似乎来源于
libImaging/ConvertYCbCr.c

/*  JPEG/JFIF YCbCr conversions

    Y  = R *  0.29900 + G *  0.58700 + B *  0.11400
    Cb = R * -0.16874 + G * -0.33126 + B *  0.50000 + 128
    Cr = R *  0.50000 + G * -0.41869 + B * -0.08131 + 128

    R  = Y +                       + (Cr - 128) *  1.40200
    G  = Y + (Cb - 128) * -0.34414 + (Cr - 128) * -0.71414
    B  = Y + (Cb - 128) *  1.77200

*/
这只是源代码中的一条注释,当然是C代码,实际函数是通过查找表而不是矩阵乘法实现的(为了简洁起见,剪掉了
static INT16 R_Cr
等):


如果你看看维基百科的定义,你会发现YCbCr有两个相互冲突的定义。定义将值压缩到范围16-235,以提供足部空间和净空,而版本使用全范围0-255。如果您使用JPEG的公式解码BT.601空间中的值,结果肯定会被淘汰。

它是否符合at的一种机制?谢谢,这让我走上了正确的轨道,我在这里找到了各种标准的清晰解释(矛盾修饰法?)->
void
ImagingConvertYCbCr2RGB(UINT8* out, const UINT8* in, int pixels)
{
    int x;
    UINT8 a;
    int r, g, b;
    int y, cr, cb;

    for (x = 0; x < pixels; x++, in += 4, out += 4) {

        y = in[0];
        cb = in[1];
        cr = in[2];
        a = in[3];

        r = y + ((           R_Cr[cr]) >> SCALE);
        g = y + ((G_Cb[cb] + G_Cr[cr]) >> SCALE);
        b = y + ((B_Cb[cb]           ) >> SCALE);

        out[0] = (r <= 0) ? 0 : (r >= 255) ? 255 : r;
        out[1] = (g <= 0) ? 0 : (g >= 255) ? 255 : g;
        out[2] = (b <= 0) ? 0 : (b >= 255) ? 255 : b;
        out[3] = a;
    }
}
from numpy import dot, ndarray, array

def yuv2rgb(im, version='SDTV'):
    """
    Convert array-like YUV image to RGB colourspace

    version:
      - 'SDTV':  ITU-R BT.601 version  (default)
      - 'HDTV':  ITU-R BT.709 version
    """
    if not im.dtype == 'uint8':
        raise TypeError('yuv2rgb only implemented for uint8 arrays')

    # clip input to the valid range
    yuv = ndarray(im.shape)  # float64
    yuv[:,:, 0] = im[:,:, 0].clip(16, 235).astype(yuv.dtype) - 16
    yuv[:,:,1:] = im[:,:,1:].clip(16, 240).astype(yuv.dtype) - 128

    if version.upper() == 'SDTV':
        A = array([[1.,                 0.,  0.701            ],
                   [1., -0.886*0.114/0.587, -0.701*0.299/0.587],
                   [1.,  0.886,                             0.]])
        A[:,0]  *= 255./219.
        A[:,1:] *= 255./112.
    elif version.upper() == 'HDTV':
        A = array([[1.164,     0.,  1.793],
                   [1.164, -0.213, -0.533],
                   [1.164,  2.112,     0.]])
    else:
        raise Exception("Unrecognised version (choose 'SDTV' or 'HDTV')")

    rgb = dot(yuv, A.T)
    result = rgb.clip(0, 255).astype('uint8')

    return result