yuvtorgbandroid

⑴ RGB与YUV

每个像素用1个bit表示，可表示的颜色范围为双色，即最传统的黑和白。1个bit只能表示0，1两种值。需要调色板，不过调色板只包含两种颜色。

每个像素用4个bit表示，4个bit所能够表示的索引范围是0-15，共16个。也就是可以表示16种颜色。即调色板中包含16中颜色。

每个像素用8个bit表示。8个bit所能够表示的索引范围是0-255，共256个。也就是可以表示256中颜色。即调色板中包含256中颜色。

RGB像素格式中的bit存储的是每一个像素点的R,G,B值

一个像素用16个bit = 2个byte表示 ，R=5 G=6 B=5

为什么绿色为6位？

一个像素用16个bit = 2个byte，但是最高位不用，R=5 G=5 B=5

RGB24图像每个像素用8个bit，共24个位表示，共3个字节，注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR

RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个byte，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个字节保留。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR

RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个字节，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个为透明像素。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGRA

注意：java默认使用大端字节序，c/c++默认使用小端字节序，android平台下Bitmap.config.ARGB_8888的Bitmap默认是大端字节序，当需要把这个图片内存数据给小端语言使用的时候，就需要把大端字节序转换为小端字节序。例如：java层的ARGB_565传递给jni层使用时，需要把java层的ARGB_565的内存数据转换为BGRA565。
详细验证请看： Android Bitmap像素排列与JNI操作

YUV有很多变种，我们常说的YUV指的是YCbCr,YUV三个字母中，其中”Y”表示明亮度（Lumina nce或Luma），也就是灰阶值；而”U”和”V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma）作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量，是标准 YUV 的一个翻版（还有YPbPr等），此文中，我们就用 YUV 指代 YCbCr 了。

首先，YUV按照数据大小分为三个格式，YUV420，YUV422，YUV444。由于人眼对Y的敏感度远超于对U和V的敏感，所以可以多个Y分量共用一组UV，这样既可以极大的节省空间，又可以不太损失质量。

按照多个 Y 分量共用一个 UV 的方式，我们可以把 YUV 分为 420，422，444 三种类型，而在这三种类型之下，我们又可以按照 YUV 的排列储存顺序，将其细分为好多种格式，这些格式数量繁多，又不好记忆，这为我们学习过程中造成了不少困难。下面我就为大家一一介绍。

首先，我们将可以按照 YUV 的排列方式，再次将 YUV 分成三个大类，Planar，Semi-Planar 和 Packed。

Planar YUV 三个分量分开存放
Semi-Planar Y 分量单独存放，UV 分量交错存放
Packed YUV 三个分量全部交错存放
按照这三种方式，我们就可以将 YUV 格式进行比较细致的分类了。
YUV的所有格式列表

一张从上到下分别为原图、Y、U 和 V：

YUV 4:4:4 采样，意味着 Y、U、V 三个分量的采样比例相同，因此在生成的图像里，每个像素的三个分量信息完整，都是 8 bit，也就是一个字节。

如下图所示：

其中，Y 分量用叉表示，UV 分量用圆圈表示。

举个例子 ：
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3
最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3
最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

可以看到这种采样方式的图像和 RGB 颜色模型的图像大小是一样，并没有达到节省带宽的目的，当将 RGB 图像转换为 YUV 图像时，也是先转换为 YUV 4:4:4 采样的图像。

YUV 4:2:2 采样，意味着 UV 分量是 Y 分量采样的一半，Y 分量和 UV 分量按照 2 : 1 的比例采样。如果水平方向有 10 个像素点，那么采样了 10 个 Y 分量，而只采样了 5 个 UV 分量。

如下图所示：

举个例子 ：
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3] 那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3
其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一个采集一个。
最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3 其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一个采集一个。
最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]

采样的码流映射为像素点，还是要满足每个像素点有 Y、U、V 三个分量。但是可以看到，第一和第二像素点公用了 U0、V1 分量，第三和第四个像素点公用了 U2、V3 分量，这样就节省了图像空间。

一张 1280 * 720 大小的图片，在 YUV 4:2:2 采样时的大小为：

可以看到 YUV 4:2:2 采样的图像比 RGB 模型图像节省了三分之一的存储空间，在传输时占用的带宽也会随之减少。

YUV 4:2:0 采样，并不是指只采样 U 分量而不采样 V 分量。而是指，在每一行扫描时，只扫描一种色度分量（U 或者 V），和 Y 分量按照 2 : 1 的方式采样。比如，第一行扫描时，YU 按照 2 : 1 的方式采样，那么第二行扫描时，YV 分量按照 2:1 的方式采样。对于每个色度分量来说，它的水平方向和竖直方向的采样和 Y 分量相比都是 2:1 。

如下图所示：

假设第一行扫描了 U 分量，第二行扫描了 V 分量，那么需要扫描两行才能够组成完整的 UV 分量。

举个例子 ：
假设图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3][Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]
那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。
最后映射出的像素点为：[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7][Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]

假设图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3][Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]
那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。
最后映射出的像素点为：[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7][Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]

从映射出的像素点中可以看到，四个 Y 分量是共用了一套 UV 分量，而且是按照 2*2 的小方格的形式分布的，相比 YUV 4:2:2 采样中两个 Y 分量共用一套 UV 分量，这样更能够节省空间。

一张 1280 * 720 大小的图片，在 YUV 4:2:0 采样时的大小为：

可以看到 YUV 4:2:0 采样的图像比 RGB 模型图像节省了一半的存储空间，因此它也是比较主流的采样方式。

YUV 的存储格式，有两种：

YUYV 格式是采用打包格式进行存储的，指每个像素点都采用 Y 分量，但是每隔一个像素采样它的 UV 分量，排列顺序如下：

UYVY 格式也是采用打包格式进行存储，它的顺序和 YUYV 相反，先采用 U 分量再采样 Y 分量，排列顺序如下：

YUV 422P 格式，又叫做 I422，采用的是平面格式进行存储，先存储所有的 Y 分量，再存储所有的 U 分量，再存储所有的 V 分量。

基于 YUV 4:2:0 采样的格式主要有 YUV 420P 和 YUV 420SP 两种类型，每个类型又对应其他具体格式。

I420 的单帧结构示意图如下（Planar 方式）

这幅图的上面一幅可以看出 Y1、Y2、Y7、Y8 共用 U1 和 V1。后面的线性数组为其存储顺序，可以看出 Y、U 和 V 都是顺序存储的，往外写的时候，先按顺序将 Y 分量写出，然后再根据 U、V 分别将它们依次写出即可。

NV12的单帧结构示意图如下（Planar 方式）

可以看出与 YV12 不同的时，它的 Y 虽然也是顺序存储，但 U、V 却是交错存储的，这种方式存储在往外写出时则先直接顺序写出 Y，然后对 UV 分别依次写出。

PS：Android的Camera Preview默认图像格式为NV21。

把RGB和YUV的范围都缩放到[0,255]
YUV转RGB

RGB转YUV

参考资料：
图片RGB数据格式
一文读懂 YUV 的采样与格式
视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
Android Bitmap像素排列与JNI操作
YUV420_SVG

⑵ 如何将YUV转换为RGB，最后变为UIImage显示出来

这是我 从GLSL脚本里面看到的，提供参考
// BT.601, which is the standard for SDTV is provided as a reference
/*
rgb = mat3( 1, 1, 1,
0, -.39465, 2.03211,
1.13983, -.58060, 0) * yuv;
*/

// Using BT.709 which is the standard for HDTV
rgb = mat3( 1, 1, 1,
0, -.21482, 2.12798,
1.28033, -.38059, 0) * yuv;

⑶ 怎么将图像YUV格式转成RGB格式（C++）

Y=0.30R+0.59G+0.11B ， U=0.493(B－Y) ， V=0.877(R－Y)
FYI: it is BGR in BMP not RGB

⑷ YUV到RGB怎么转换

对于数字视频，定义了从 RGB 到两个主要 YUV 的转换。这两个转换都基于称为 ITU-R Recommendation BT.709 的规范。第一个转换是 BT.709 中定义用于 50-Hz 的较早的 YUV 格式。它与在 ITU-R Recommendation BT.601 中指定的关系相同， ITU-R Recommendation BT.601 也被称为它的旧名称 CCIR 601。这种格式应该被视为用于标准定义 TV 分辨率 (720 x 576) 和更低分辨率视频的首选 YUV 格式。它的特征由下面两个常量 Kr 和 Kb 的值来定义： Kr = 0.299Kb = 0.114第二个转换为 BT.709 中定义用于 60-Hz 的较新 YUV 格式，应该被视为用于高于 SDTV 的视频分辨率的首选格式。它的特征由下面两个不同的常量值来定义： Kr = 0.2126Kb = 0.0722从 RGB 到 YUV 转换的定义以下列内容开始： L = Kr * R + Kb * B + (1 – Kr – Kb) * G然后，按照下列方式获得 YUV 值： Y = floor(2^(M-8) * (219*(L–Z)/S + 16) + 0.5)U = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112*(B-L) / ((1-Kb)*S) + 128) + 0.5))V = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112*(R-L) / ((1-Kr)*S) + 128) + 0.5))其中 M 为每个 YUV 样例的位数 (M >= 8)。 Z 为黑电平变量。对于计算机 RGB，Z 等于 0。对于 studio 视频 RGB，Z 等于 16*2，其中 N 为每个 RGB 样例的位数 (N >= 8)。 S 为缩放变量。对于计算机 RGB，S 等于 255。对于 studio 视频 RGB，S 等于 219*2。 函数 floor(x) 返回大于或等于 x 的最大整数。函数 clip3(x, y, z) 的定义如下所示： clip3(x, y, z) = ((z < x) ? x : ((z > y) ? y : z))Y 样例表示亮度，U 和 V 样例分别表示偏向蓝色和红色的颜色偏差。Y 的标称范围为 16*2 到 235*2 。黑色表示为 16*2 ，白色表示为 235*2 。U 和 V 的标称范围为 16*2 到 240*2 ，值 128*2 表示中性色度。但是，实际的值可能不在这些范围之内。 对于 studio 视频 RGB 形式的输入数据，要使得 U 和 V 值保持在 0 到 2M-1 范围之内，必需进行剪辑操作。如果输入为计算机 RGB，则不需要剪辑操作，这是因为转换公式不会生成超出此范围的值。 这些都是精确的公式，没有近似值。 在DirectShow中，常见的RGB格式有RGB1、RGB4、RGB8、RGB565、RGB555、RGB24、RGB32、ARGB32等；常见的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等。

⑸ android yuv怎么转换成RGB565

参数分别是宽，高，原数据指针，转化后的目标数据指针。

你找的这个函数是用C写的，而你的save(byte[]yuv420,Stringpath,intwidth,intheight,intquality)是JAVA，因此你要使用JNI。或者你把cvt_420p_to_rgb565函数转成JAVA版。

举个例子使用jni（实际自己测试）：

cvt_420p_to_rgb565修改为

#ifdef__cplusplus
extern"C"{
#endif

JNIEXPORTjobjectArrayJNICALL你的包名_类名_cvt420pToRGB565(JNIEnv*env,jobjectobj,jintwidth,jintheight,jcharArraysrcData,jcharArraydstData);
#ifdef__cplusplus
};
#endif

JNIEXPORTjobjectArrayJNICALL你的包名_类名_cvt420pToRGB565(JNIEnv*env,jobjectobj,jintwidth,jintheight,jcharArraysrcData,jcharArraydstData)
{
unsignedchar*src=(unsignedchar*)(env->GetByteArrayElements(srcData,0));
unsignedchar*dst=(unsignedchar*)(env->GetByteArrayElements(dstData,0));

下面照抄！！

⑹ Android摄像头获得YUV格式的视频，网上很多都把它转换为RGB为什么呢能不能把它转换为H264或者MP4格式的

RGB ? YUV ?这是视频格式?难道我OUT了,经常和视频打交道,视频格式平常的和少见的都略知,就是没见过这两种,RGB不会是代表红绿蓝三基色通道的视频吧,YUV的原理或许和RGB一样,并不代表格式,而是视频的颜色通道

⑺ 如何将YUV转换为RGB，最后变为UIImage显示出来

-(void)decodeAndShow : (char*) buf length:(int)len
{

int ret = h264_decode(buf , len, (char*)pFrameRGB);
m_decodeFinish = NO;

//NSLog(@"decode ret = %d readLen = %d\n", ret, nFrameLen);
if(ret > 0)
{
CGBitmapInfo bitmapInfo = kCGBitmapByteOrderDefault;
CFDataRef data = CFDataCreateWithBytesNoCopy(kCFAllocatorDefault, pFrameRGB, nWidth*nHeight*3,kCFAllocatorNull);
CGDataProviderRef provider = (data);
CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();

CGImageRef cgImage = CGImageCreate(nWidth,
nHeight,
8,
24,
nWidth*3,
colorSpace,
bitmapInfo,
provider,
NULL,
YES,
kCGRenderingIntentDefault);
CGColorSpaceRelease(colorSpace);
//UIImage *image = [UIImage imageWithCGImage:cgImage];
UIImage* image = [[UIImage alloc]initWithCGImage:cgImage]; //crespo modify 20111020
CGImageRelease(cgImage);
CGDataProviderRelease(provider);
CFRelease(data);
[self performSelectorOnMainThread:@selector(updateView:) withObject:image waitUntilDone:YES];
[image release];
}
m_decodeFinish = YES;
return;
}

-(void)updateView:(UIImage*)newImage
{
//NSLog(@"显示新画面");
m_videoView.image = newImage;
}