摘要：因为分别代表不同颜色信号，所以直接使用与信号表示色度的。彩色图像记录的格式，常见的有等。主要的抽样格式有和。的表示法称为表示法表示完全取样。表示的水平取样，垂直采样。格式则有一通道。
YUV和RGB详解 前言
YUV，是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。 YUV在对照片或视频编码时，考虑到人类的感知能力，允许降低色度的带宽。
YUV是编码true-color时使用的颜色空间(color space)之一. 像Y"UV, YUV, YCbCr, YPbPr等都可以称为YUV， 彼此之间有重叠。
Y: 明亮度(Luminace, Luma)
U: 色度(chrominance)
V: 浓度(chroma)
YUV和Y"UV: 通常用来编码电视的模拟信号 （Y"表示伽玛校正)
YCbCr: 用来描述数字的视频信号，适合视频与图片压缩以及传输，例如MPEG、JPEG
YUV Formats分成两个格式：
紧凑格式(packed format): 依次将每个pixel的Y,U,V值存储在一起，和RGB类似
平面格式(planar format): 将一帧画面的Y放到一起， 然后再放所有的U，然后再放所有的V
紧凑格式对于YUV4:4：4比较适合，而平面格式适用于采样，它有I420(4:2:0), YV12, IYUV等。
历史Y"UV的发明是由于彩色电视与黑白电视的过渡时期[1]。黑白视频只有Y（Luma，Luminance）视频，也就是灰阶值。到了彩色电视规格的制定，是以YUV/YIQ的格式来处理彩色电视图像，把UV视作表示彩度的C（Chrominance或Chroma），如果忽略C信号，那么剩下的Y（Luma）信号就跟之前的黑白电视频号相同，这样一来便解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题。Y"UV最大的优点在于只需占用极少的带宽。
因为UV分别代表不同颜色信号，所以直接使用R与B信号表示色度的UV。 也就是说UV信号告诉了电视要偏移某象素的的颜色，而不改变其亮度。 或者UV信号告诉了显示器使得某个颜色亮度依某个基准偏移。 UV的值越高，代表该像素会有更饱和的颜色。
彩色图像记录的格式，常见的有RGB、YUV、CMYK等。彩色电视最早的构想是使用RGB三原色来同时传输。这种设计方式是原来黑白带宽的3倍，在当时并不是很好的设计。RGB诉求于人眼对色彩的感应，YUV则着重于视觉对于亮度的敏感程度，Y代表的是亮度，UV代表的是彩度（因此黑白电影可省略UV，相近于RGB），分别用Cr和Cb来表示，因此YUV的记录通常以Y:UV的格式呈现。
YUV格式种类为节省带宽起见，大多数YUV格式平均使用的每像素位数都少于24位。主要的抽样（subsample）格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr 4:1:1和YCbCr 4:4:4。YUV的表示法称为A:B:C表示法：
4:4:4表示完全取样。
4:2:2表示2:1的水平取样，垂直完全采样。
4:2:0表示2:1的水平取样，垂直2：1采样。
4:1:1表示4:1的水平取样，垂直完全采样。
最常用Y:UV记录的比重通常1:1或2:1，DVD-Video是以YUV 4:2:0的方式记录，也就是我们俗称的I420，YUV4:2:0并不是说只有U（即Cb）, V（即Cr）一定为0，而是指U：V互相援引，时见时隐，也就是说对于每一个行，只有一个U或者V分量，如果一行是4:2:0的话，下一行就是4:0:2，再下一行是4:2:0...以此类推。至于其他常见的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等。
YUY2及常见表示方法YUY2（和YUYV）格式为像素保留Y，而UV在水平空间上相隔二个像素采样一次（Y0 U0 Y1 V0），（Y2 U2 Y3 V2）…其中，（Y0 U0 Y1 V0）就是一个macro-pixel（宏像素），它表示了2个像素，（Y2 U2 Y3 V2）是另外的2个像素。 以此类推，再如：Y41P（和Y411）格式为每个像素保留Y分量，而UV分量在水平方向上每4个像素采样一次。一个宏像素为12个字节，实际表示8个像素。图像数据中YUV分量排列顺序如下：（U0 Y0 V0 Y1 U4 Y2 V4 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7）…
YVYU UYVYYVYU, UYVY格式跟YUY2类似，只是排列顺序有所不同。Y211格式是Y每2个像素采样一次，而UV每4个像素采样一次。AYUV格式则有一Alpha通道。
YV12YV12格式与IYUV类似，每个像素都提取Y，在UV提取时，将图像2 x 2的矩阵，每个矩阵提取一个U和一个V。YV12格式和I420格式的不同处在V平面和U平面的位置不同。在YV12格式中，V平面紧跟在Y平面之后，然后才是U平面（即：YVU）；但I420则是相反（即：YUV）。NV12与YV12类似，效果一样，YV12中U和V是连续排列的，而在NV12中，U和V就交错排列的。
排列举例： 2*2图像YYYYVU； 4＊4图像YYYYYYYYYYYYYYYYVVVVUUUU
转换 YUV与RGB的转换公式$$ Y = 0.299 imes R + 0.587 imes G + 0.114 imes B U = -0.169 imes R - 0.331 imes G + 0.5 imes B + 128 V = 0.5 imes R - 0.419 imes G - 0.081 imes B + 128 $$
YUV的取值范围：
$$ Y in [0,255] U in [0,255] V in [0,255] $$
反过来，从YUV得到RGB，公式如下
$$ egin{align} &R = Y + 1.13983 imes (V-128) &G = Y - 0.39465 imes (U-128) - 0.58060 imes (V-128) &B = Y + 2.03211 imes (U-128) end{align} $$
用矩阵表示法，表示如下：
$$ egin{bmatrix} Y U V end{bmatrix}=egin{bmatrix} 0.299&0.587&0.114 -0.169&-0.331&0.5 0.5&-0.419&-0.081 end{bmatrix}egin{bmatrix} R G B end{bmatrix}+egin{bmatrix} 0 128 128 end{bmatrix} $$
$$ egin{bmatrix} R G B end{bmatrix}=egin{bmatrix} 1&-0.00093&1.401687 1&-0.3437&-0.71417 1&1.77216&0.00099 end{bmatrix}egin{bmatrix} Y U-128 V-128 end{bmatrix} $$
Y"UV与RGB转换SDTV(standard-definition television) with BT.601定义公式如下：
$$ egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix}=egin{bmatrix} 0.299&0.587&0.114 -0.14713&-0.28886&0.436 0.615&-0.51499&-0.10001 end{bmatrix}egin{bmatrix} R G B end{bmatrix} $$
$$ egin{bmatrix} R G B end{bmatrix}=egin{bmatrix} 1&0&1.13983 1&-0.39465&-0.58060 1&2.03211&0 end{bmatrix}egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix} $$
HDTV with BT.709定义公式如下：
$$ egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix}=egin{bmatrix} 0.2126&0.7152&0.0722 -0.09991&-0.33609&0.436 0.615&-0.55861&-0.05639 end{bmatrix}egin{bmatrix} R G B end{bmatrix} $$
$$ egin{bmatrix} R G B end{bmatrix}=egin{bmatrix} 1&0&1.28033 1&-0.21482&-0.38059 1&2.12798&0 end{bmatrix}egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix} $$
数值近似 studio swing for BT.601$ Y" in [16,235]$
$ U/V in [16,240]$
step 1
$$ egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix}=egin{bmatrix} 66&129&25 -38&-74&112 112&-94&-18 end{bmatrix}egin{bmatrix} R G B end{bmatrix} $$
step 2
$$ Yt" = (Y" + 128) >> 8 Ut = (U + 128) >> 8 Vt = (V + 128) >> 8 $$
step 3
$$ Yu" = Yt" + 16 Uu = Ut + 128 Vu = Vt + 128 $$
Full swing for BT.601$Y"/U/V in [0,255]$
step 1
$$ egin{bmatrix} Y" U V end{bmatrix}=egin{bmatrix} 77&150&29 -43&-84&127 127&-106&-21 end{bmatrix}egin{bmatrix} R G B end{bmatrix} $$
step 2
$$ Yt" = (Y" + 128) >> 8 Ut = (U + 128) >> 8 Vt = (V + 128) >> 8 $$
step 3
$$ Yu" = Yt" + 16 Uu = Ut + 128 Vu = Vt + 128 $$
Y"UV444 to RGB888$$ Y" = 0.299 imes R + 0.587 imes G + 0.114 imes B U = -0.147 imes R - 0.289 imes G + 0.436 imes B V = 0.615 imes R - 0.515 imes G - 0.100 imes B $$
转成定点：
$$ Y" = ((66 imes R + 129 imes G + 25 imes B +128) >> 8) + 16 U = ((-38 imes R - 74 imes G + 112 imes B +128) >> 8) + 128 V = ((112 imes R - 94 imes G - 18 imes B + 128) >> 8 ) +128 $$
RGB888 to Y"UV定点方法：
clmap 表示限定值在[0,255]之间
$$ C = Y" - 16 D = U - 128 E = V - 128 R = clamp( (298 imes C + 408 imes E + 128) >> 8 ) G = clamp( (298 imes C - 100 imes D - 208 imes E +128) >> 8 ) B = clamp( (298 imes C + 516 imes D +128) >> 8 ) $$
Y"UV422 to RGB888Y"UV422在内存中的存储方式如下：
所以读取4bytes， 输出6bytes(2 pixels)
y0 = yuv[0]; u = yuv[1]; y1 = yuv[2]; v = yuv[3]; rgb0 = Y"UV444toRGB888(y0, u, v); rgb1 = Y"UV444toRGB888(y1, u, v);Y"UV420p (I420) to RGB888
Y"UV420p的采样方式如下：
获取坐标为(x,y)像素点的y,u,v方法如下：
total_pixel = width * height; y = yuv[y*width + x]; u = yuv[(y/2) * (width/2) + (x/2) + total_pixel] v = yuv[(y/2) * (widith/2) + (x/2) + total_pixel + (total_pixel/4)] rgb = Y"uv444toRGB(y,u,v)
Y"V12 和Y"UV420p相似，只是UV数据反转， Y"后是V，然后是U。
代码示例 RGB to Y"UV420p// // Created by : Harris Zhu // Filename : rgb2I420.cpp // Avthor : Harris Zhu // Created On : 2018-09-17 04:33:02 // Last Modified : 2018-09-17 04:33:02 // Update Count : 1 // Tags : // Description : // Conclusion : // //======================================================================= #include#include void Rgb2Yuv420p(uint8_t *destination, uint8_t *rgb, size_t width, size_t height) { size_t image_size = width * height; size_t upos = image_size; size_t vpos = upos + upos / 4; size_t i = 0; for( size_t line = 0; line < height; ++line ) { if( !(line % 2) ) { for( size_t x = 0; x < width; x += 2 ) { uint8_t r = rgb[3 * i]; uint8_t g = rgb[3 * i + 1]; uint8_t b = rgb[3 * i + 2]; uint8_t yt = ((66*r + 129*g + 25*b + 128) >> 8) + 16; uint8_t ut = (((-38*r) + (-74*g) + 112*b + 128) >> 8) + 128; uint8_t vt = ((112*r + (-94*g) + (-18*b) + 128) >> 8) + 128; destination[i++] = yt; destination[upos++] = ut; destination[vpos++] = vt; r = rgb[3 * i]; g = rgb[3 * i + 1]; b = rgb[3 * i + 2]; yt = ((66*r + 129*g + 25*b + 128) >> 8) + 16; destination[i++] = yt; } } else { for( size_t x = 0; x < width; x += 1 ) { uint8_t r = rgb[3 * i]; uint8_t g = rgb[3 * i + 1]; uint8_t b = rgb[3 * i + 2]; uint8_t yt = ((66*r + 129*g + 25*b + 128) >> 8) + 16; destination[i++] = yt; } } } }
测试文件：
// // Created by : Harris Zhu // Filename : test.cpp // Author : Harris Zhu // Created On : 2018-09-17 04:40:06 // Last Modified : 2018-09-17 04:40:06 // Update Count : 1 // Tags : // Description : // Conclusion : // //======================================================================= #include#include #include "rgb2i420.h" #include "i4202rgb.h" int main(int argc, char**argv) { char * din = argv[1]; char * dout = argv[2]; int width = atoi(argv[3]); int height = atoi(argv[4]); size_t imagesize=width*height; uint8_t bufin[imagesize*3]; uint8_t bufout[size_t(imagesize*1.5)]; size_t nread; FILE * fin=fopen(din, "r"); FILE * fout=fopen(dout, "w+"); if(fin) { while((nread = fread(bufin, 1, sizeof(bufin), fin)) > 0) { Rgb2Yuv420p(bufout, bufin, width, height); fwrite(bufout, 1, sizeof(bufout), fout); } } fclose(fin); fclose(fout); return 0; }
makefile文件：
GENFILE = yuv.in
b build: torgb toyuv
torgb:
g++ -o torgb torgb.cpp -I./ -g
toyuv:
g++ -o toyuv toyuv.cpp -I./ -g
g1 gen1:
./toyuv rgb.in yuv.out 60 40
g2 gen2:
./torgb yuv.in rgb.out 720 480
p1 play1:
cat yuv.out| ffplay -i pipe:0 -f rawvideo -pix_fmt yuv420p -video_size 60x40
p2 play2:
cat rgb.out | ffplay -i pipe:0 -f rawvideo -pix_fmt rgb24 -video_size 720x480
.PHONY: torgb toyuv
上面的makefile包含了下面yuv2rgb的部分
Y"uv420p to RGB// // Created by : Harris Zhu // Filename : rgb2I420.cpp // Avthor : Harris Zhu // Created On : 2018-09-17 04:33:02 // Last Modified : 2018-09-17 04:33:02 // Update Count : 1 // Tags : // Description : // Conclusion : // //======================================================================= #include#include void Yuv420p2Rgb888(uint8_t *destination, uint8_t *yuv, size_t width, size_t height) { size_t image_size = width * height; size_t upos = image_size; size_t vpos = upos + upos / 4; size_t i = 0; for( size_t line = 0; line < height; ++line ) { for( size_t col = 0; col < width; col += 1 ) { uint8_t y = yuv[line*width+col]; uint8_t u = yuv[(line/2)*(width/2)+(col/2)+image_size]; uint8_t v = yuv[(line/2)*(width/2)+(col/2)+image_size+(image_size/4)]; int16_t C = y-16; int16_t D = u-128; int16_t E = v-128; int16_t rt = (int16_t)((298*C+408*E+128)>>8); int16_t gt = (int16_t)((298*C-100*D-208*E+128)>>8); int16_t bt = (int16_t)((298*C+516*D+128)>>8); destination[i++] = rt>255?255:rt<0?0:rt; destination[i++] = gt>255?255:gt<0?0:gt; destination[i++] = bt>255?255:bt<0?0:bt; } } }
测试用例:
// // Created by : Harris Zhu // Filename : test.cpp // Author : Harris Zhu // Created On : 2018-09-17 04:40:06 // Last Modified : 2018-09-17 04:40:06 // Update Count : 1 // Tags : // Description : // Conclusion : // //======================================================================= #include#include #include "rgb2i420.h" #include "i4202rgb.h" int main(int argc, char**argv) { char * din = argv[1]; char * dout = argv[2]; int width = atoi(argv[3]); int height = atoi(argv[4]); size_t imagesize=width*height; uint8_t bufin[(size_t)(imagesize*1.5)]; uint8_t bufout[imagesize*3]; size_t nread; FILE * fin=fopen("yuv.in", "r"); FILE * fout=fopen(dout, "w+"); if(fin) { while((nread = fread(bufin, 1, sizeof(bufin), fin)) > 0) { Yuv420p2Rgb888(bufout, bufin, width, height); fwrite(bufout, 1, sizeof(bufout), fout); fflush(fout); } } fclose(fin); fclose(fout); return 0; }
注：以上代码都可以在这里找到, 包括yuv和rgb文件
总结YUV相比RGB的优点是和黑白兼容，而且它的变种容易压缩带宽，它被广泛用于目前各种图像和视频编码中。掌握它是开始图像和视频编程的基础
注：本文大部分内容是来自YUV的wiki, 大家也可以自行查看原文。
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