NV12是一种视频编码格式，属于YUV颜色空间的一种采样方式。以下是关于NV12格式的具体介绍：YUV色彩空间：在数字图像处理中，YUV色彩空间将彩色图像分为亮度信息（Y）和色度信息（U、V）。这种分离使得图像处理更为灵活，尤其是在视频压缩和传输中非常有用。4:2:0采样：YUV4:2:0是指对亮度信息

/*函数功能：通过操作像素对NV12格式的一帧图片进行剪切https://blog.csdn.net/yuanwuwei/article/details/85339071*/intrkNV12_cut_nv12(unsignedchar*srcImage,intsrcW,intsrcH,unsignedchar*destImage,intdstw,intdsth){

探索工具使用JupyterNotebook逐句运行Python代码，并且可以通过matplotlib模块将nv12格式的图像直接在开发机的浏览器上显示。**如何为RDKX3安装JupyterNotebook：**https://developer.horizon.cc/forumDetail/188481611833243692**如何使用matplotlib将nv12的图像显示出

首先确认YUYV与NV12的采样格式，YUYV属于YUV4:2:2采样，而NV12属于YUV4:2:0采样。采样方式如下图所示：   实心圆表示Y分量，空心圆表示一对U和V的分量。并且YUV图像中每一个Y分量，即表示一个像素点。  可以很明显地看出YUV422采样中两个像素点共用一对U和V的分量，而YUV420

概述图像叠加与音频叠加（混音）不同，人耳可以同时听到两种声音，因此混音时需要将两种信号都保留；但视频不同，图像一旦叠加，那么叠加区域人眼就只能看到最上层的图像。本文仅阐述对原始图像数据做修改的叠加方式，不涉及多个plane实现显示级别的图像叠加的知识。因此本文所述的图像叠加基本

typedefstructtagRect{intCX;intCY;intWidth;intHeight;}RECT;typedefstructtagRect_ex{RECTrects[12];}RECT_EX;inttest_nv1

1.OpenCV对NV12进行通道分离后缩放再保存为NV12格式 #include<stdio.h>#include<opencv2/opencv.hpp>/***@brief*把输入的NV12图像分离为YUV三个分量图

 1.YUV数据格式简介YUV，是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。“Y”表示明亮度（Luminance、Luma），“U”和“V”则是色度、浓度（Chrominance、Chroma）。NV