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yuvtorgbandroid

发布时间: 2022-09-20 01:43:36

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;
}

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