android NV21裁剪算法

简要

最近，在做Android摄像头预览方法的事情，usb摄像头出来的数据都是16:9的，无法正常在竖屏状态下显示，所以就要对摄像头的数据进行裁剪处理，摄像头出来的数据是NV21（就是yuv420sp）格式，libyuv的裁剪算法是针对i420格式进行操作，裁剪NV21就得进行格式转换，一个裁剪需要三个操作，效率可想而知，经过测试libyuv对1920x1080进行裁剪，在rk3399上需要耗时40ms左右，算了，自己研究了一下，写了一个裁剪算法，水平差，写了个的NV21裁剪算法，首先是要了解 NV21的数据格式，网上太多文章了，我就不赘述了

NV21格式 YYYYYYYYVUVU

好了，开始裁剪吧，裁剪就是删数据嘛

 /**
     * NV21裁剪 by lake 算法效率 11ms
     *
     * @param src    源数据
     * @param width  源宽
     * @param height 源高
     * @param left   顶点坐标
     * @param top    顶点坐标
     * @param clip_w 裁剪后的宽
     * @param clip_h 裁剪后的高
     * @return 裁剪后的数据
     */
    public static byte[] cropNV21(byte[] src, int width, int height, int left, int top, int clip_w, int clip_h) {
        if (left > width || top > height) {
            return null;
        }
        //取偶
        int x = left * 2 / 2, y = top * 2 / 2;
        int w = clip_w * 2 / 2, h = clip_h * 2 / 2;
        int y_unit = w * h;
        int src_unit = width * height;
        int uv = y_unit >> 1;
        byte[] nData = new byte[y_unit + uv];


        for (int i = y, len_i = y + h; i < len_i; i++) {
            for (int j = x, len_j = x + w; j < len_j; j++) {
                nData[(i - y) * w + j - x] = src[i * width + j];
                nData[y_unit + ((i - y) / 2) * w + j - x] = src[src_unit + i / 2 * width + j];
            }
        }

        return nData;
    }

原理很简单，就是源数据根据条件把yvu塞到一个新数组里，测试一下这个算法，需要11ms，还是太慢了。参照了一下别人c实现的裁剪算法。做了一下修改

/**
     * NV21裁剪  算法效率 3ms
     *
     * @param src    源数据
     * @param width  源宽
     * @param height 源高
     * @param left   顶点坐标
     * @param top    顶点坐标
     * @param clip_w 裁剪后的宽
     * @param clip_h 裁剪后的高
     * @return 裁剪后的数据
     */
    public static byte[] clipNV21(byte[] src, int width, int height, int left, int top, int clip_w, int clip_h) {
        if (left > width || top > height) {
            return null;
        }
        //取偶
        int x = left * 2 / 2, y = top * 2 / 2;
        int w = clip_w * 2 / 2, h = clip_h * 2 / 2;
        int y_unit = w * h;
        int uv = y_unit / 2;
        byte[] nData = new byte[y_unit + uv];
        int uv_index_dst = w * h - y / 2 * w;
        int uv_index_src = width * height + x;
        int srcPos0 = y * width;
        int destPos0 = 0;
        int uvSrcPos0 = uv_index_src;
        int uvDestPos0 = uv_index_dst;
        for (int i = y; i < y + h; i++) {
            System.arraycopy(src, srcPos0 + x, nData, destPos0, w);//y内存块复制
            srcPos0 += width;
            destPos0 += w;
            if ((i & 1) == 0) {
                System.arraycopy(src, uvSrcPos0, nData, uvDestPos0, w);//uv内存块复制
                uvSrcPos0 += width;
                uvDestPos0 += w;
            }
        }
        return nData;
    }

运行一下，只需要2ms～3ms就能裁剪完。
接着自己又实现了一下NV21裁剪的同时进行镜像操作。

/**
     * 剪切NV21数据并且镜像 算法效率1080x1920 14ms 1280x720 6ms
     *
     * @param src
     * @param width
     * @param height
     * @param left
     * @param top
     * @param clip_w
     * @param clip_h
     * @return
     */
    public static byte[] clipMirrorNV21(byte[] src, int width, int height, int left, int top, int clip_w, int clip_h) {
        if (left > width || top > height) {
            return null;
        }
        //取偶
        int x = left, y = top;
        int w = clip_w, h = clip_h;
        int y_unit = w * h;
        int src_unit = width * height;
        int uv = y_unit / 2;
        byte[] nData = new byte[y_unit + uv];
        int nPos = (y - 1) * width;
        int mPos;

        for (int i = y, len_i = y + h; i < len_i; i++) {
            nPos += width;
            mPos = src_unit + (i >> 1) * width;
            for (int j = x, len_j = x + w; j < len_j; j++) {
                nData[(i - y + 1) * w - j + x - 1] = src[nPos + j];
                if ((i & 1) == 0) {
                    int m = y_unit + (((i - y) >> 1) + 1) * w - j + x - 1;
                    if ((m & 1) == 0) {
                        m++;
                        nData[m] = src[mPos + j];
                        continue;
                    }
                    m--;
                    nData[m] = src[mPos + j];
                }
            }
        }
        return nData;
    }

就单纯预览的话，这个时间是可以接受的。