android camera之nv21旋转

这周做的一个android的camera开发，需要获取到视频帧数据，并且需要是nv21格式的byte数组，并且视频帧的图像需要是正方向的。和android相机打过交道的都清楚，android的camera获取到的图片都是横向的，因此，需要进行旋转，对于图像的旋转，其实bitmap这个类已经可以帮我们实现了，但是前提是你需要将你的数据格式转换为Bitmap才行，但是我们如果通过setPreviewCallback来获取视频帧，获取到的图片都是nv21，如果装换为bitmap后，又很难的转换为nv21格式的数据。因此则需要面临一个问题，如歌旋转nv21格式的byte数组，首先先来讲下nv21格式，讲到nv21就也要说说yuv240和nv12：

NV12、NV21（属于YUV420）

NV12和NV21属于YUV420格式，是一种two-plane模式，即Y和UV分为两个Plane，但是UV（CbCr）为交错存储，而不是分为三个plane。其提取方式与上一种类似，即Y'00、Y'01、Y'10、Y'11共用Cr00、Cb00

YUV420 planar数据存储， 以720×488大小图象YUV420 planar为例，

其存储格式是： 共大小为(720×480×3>>1)字节，

分为三个部分: Y分量：　　    　(720×480)个字节   U(Cb)分量：　　(720×480>>2)个字节　　　　 V(Cr)分量：　　 (720×480>>2)个字节

三个部分内部均是行优先存储，三个部分之间是Y,U,V 顺序存储。

即YUV数据的0－－720×480字节是Y分量值，    720×480－－720×480×5/4字节是U分量    720×480×5/4 －－720×480×3/2字节是V分量。

4 ：2： 2 和4：2：0 转换：

最简单的方式：

YUV4:2:2 ---> YUV4:2:0  Y不变，将U和V信号值在行(垂直方向)在进行一次隔行抽样。 YUV4:2:0 ---> YUV4:2:2  Y不变，将U和V信号值的每一行分别拷贝一份形成连续两行数据。

在YUV420中，一个像素点对应一个Y，一个4X4的小方块对应一个U和V。对于所有 YUV420图像，它们的Y值排列是完全相同的，因为只有Y的图像就是灰度图像。YUV420sp与YUV420p的数据格式它们的UV排列在原理上是完 全不同的。420p它是先把U存放完后，再存放V，也就是说UV它们是连续的。而420sp它是UV、UV这样交替存放的。(见下图) 有了上面的理论，我就可以准确的计算出一个YUV420在内存中存放的大小。 width * hight =Y（总和） U = Y / 4   V = Y / 4

所以YUV420 数据在内存中的长度是 width * hight * 3 / 2，

假设一个分辨率为8X4的YUV图像，它们的格式如下图：

图：YUV420sp格式

 

图：YUV420p数据格式如下图

具体的旋转代码如下：

public static byte[] rotateYUV420Degree90(byte[] data, int imageWidth, int imageHeight) {
    byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
    int i = 0;
    for (int x = 0; x < imageWidth; x++) {
        for (int y = imageHeight - 1; y >= 0; y--) {
            yuv[i] = data[y * imageWidth + x];
            i++;
        }
    }
    i = imageWidth * imageHeight * 3 / 2 - 1;
    for (int x = imageWidth - 1; x > 0; x = x - 2) {
        for (int y = 0; y < imageHeight / 2; y++) {
            yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth) + x];
            i--;
            yuv[i] = data[(imageWidth * imageHeight) + (y * imageWidth)
                    + (x - 1)];
            i--;
        }
    }
    return yuv;
}

private static byte[] rotateYUV420Degree180(byte[] data, int imageWidth, int imageHeight) {
    byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
    int i = 0;
    int count = 0;
    for (i = imageWidth * imageHeight - 1; i >= 0; i--) {
        yuv[count] = data[i];
        count++;
    }
    i = imageWidth * imageHeight * 3 / 2 - 1;
    for (i = imageWidth * imageHeight * 3 / 2 - 1; i >= imageWidth
            * imageHeight; i -= 2) {
        yuv[count++] = data[i - 1];
        yuv[count++] = data[i];
    }
    return yuv;
}

public static byte[] rotateYUV420Degree270(byte[] data, int imageWidth,
                                     int imageHeight) {
    byte[] yuv = new byte[imageWidth * imageHeight * 3 / 2];
    int nWidth = 0, nHeight = 0;
    int wh = 0;
    int uvHeight = 0;
    if (imageWidth != nWidth || imageHeight != nHeight) {
        nWidth = imageWidth;
        nHeight = imageHeight;
        wh = imageWidth * imageHeight;
        uvHeight = imageHeight >> 1;// uvHeight = height / 2
    }

    int k = 0;
    for (int i = 0; i < imageWidth; i++) {
        int nPos = 0;
        for (int j = 0; j < imageHeight; j++) {
            yuv[k] = data[nPos + i];
            k++;
            nPos += imageWidth;
        }
    }
    for (int i = 0; i < imageWidth; i += 2) {
        int nPos = wh;
        for (int j = 0; j < uvHeight; j++) {
            yuv[k] = data[nPos + i];
            yuv[k + 1] = data[nPos + i + 1];
            k += 2;
            nPos += imageWidth;
        }
    }
    return rotateYuv420Degree180(rotateYuv420Degree90(data, imageWidth, imageHeight), imageWidth, imageHeight);
}

然后，如果你想要查看旋转后的图像，则通过以下代码即可：

YuvImage yuvimage = new YuvImage(  
                data,  
                ImageFormat.NV21,  
                width,  
                height,  
                null);  
        baos = new ByteArrayOutputStream();  
        yuvimage.compressToJpeg(new Rect(0, 0, width, height), 100, baos);// 80--JPG图片的质量[0-100],100最高  
        rawImage = baos.toByteArray();  
        //将rawImage转换成bitmap  
        BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
        options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;  
        bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(rawImage, 0, rawImage.length, options);  

在这里边我们需要注意的是我们的宽和高，需要用转移后的，不可使用转移前的，否则会出现看到的图片有重影的现象。