YUV图像基础知识(图像YUV)

YUV与RGB格式详解

为缩小数字媒体文件的大小，我们需要对其使用压缩技术，一般来说我们所欣赏的媒体内容都进行过一定程度的压缩，无论在电视上的视频还是网页上的视频流，其实都是和这些内容的原始文件的压缩格式打交道，对数字媒体进行压缩可以大幅度缩小文件的尺寸，但是通常会在资源的质量上有小幅可见的衰减。

视频数据是使用称之为YCbCr颜色模式，它也是常称为YUV,虽然YUV术语并不准确，但是读起来比较方便，大部分的软件开发者都更熟悉RGB颜色模式，即每个像素点都由红，绿，蓝三个颜色组合而成，YCbCr或者是YUV则使用色彩（颜色）通道UV替换了像素的亮度通道.

YUV颜色编码采用的是明亮度和色度来指定像素的颜色。其中，Y代表明亮度（Luminance、Luma）,而U和V表示色度（Chrominance、Chroma）。而色度又定义了颜色的两个方面：色调和饱和度

和RGB表示图像类似，每个像素点包含了Y、U、V分量。但是它的Y和UV分量是可以分离的，如果没有UV分量一样可以显示完整的图像，只不过是黑白的。对应YUV图像来说，并不是每个像素点都需要包含Y、U、V三个分量，根据不同的采样格式，可以每个分量Y都对应自己的UV分量，也可以结果Y分量公用UV分量

在4：4：4的模式下，色彩的全部信息被保存下来，如图：

可以简单理解为：原始像素原样输出，没有任何压缩，如下图所示

相邻的四个像素点ABCD，每个像素点有自己的YUV，在色彩的二次采样的过程中，分别保留自己的YUV，每个分量占用8bit，一个像素点占用1个字节。与RGB颜色编码相比，并没有节省带宽，占用的存储空间也没有减少，称为4：4：4。可以加简单理解为： 原始像素原样输出，没有任何压缩 。

YUV4：2：2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 。举例说明：如果水平方向有10个像素点，通过这种采样格式，最终采样了10个Y分量，5个UV分量

可以通俗的理解为： 每采样一个像素点都会采样Y分量，而U、V分量则会间隔一个采集一个

如图所示：

假设原始图像的像素为（一对[]表示一个像素点）：

[Y0, U0, V0]; [Y1, U1, V1]; [Y2, U2, V2]; [Y3, U3, V3];

将原始图像像素按照YUV4:2:2采样的码流为：

Y0, U0, Y1, V1, Y2, U2, Y3, V3

其中，每采样过?个像素点，都会采样其 Y 分量，? U、V 分量就会间隔?个采集?个。

最后映射还原的像素点为：

[Y0, U0, V1]; [Y1, U0, V1]; [Y2, U2, V3]; [Y3, U2, V3];

结论：1、YUV4:2:2采样格式中是两个Y分量共用一套UV分量

2、相比RGB颜色编码格式节省了1/3的存储空间。在传送时占用的宽带也会随之减少

一张1280 * 720大小的图片在YUV4:2:2采样时的大小为：

Y的字节数=1280 * 720 * 8

UV的字节数 = 1280 * 720 * （2/4） 8 * 2

（Y的字节数 + UV的字节数）/ 8 /1024 /1024 = 1.76MB 存储空间*

YUV4:2:0采样，并不是只采样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??扫描时，YV 分量按照2:1 的?式采样。对于每个?度分量来说，它的?平?向和竖直?向的采样和Y 分量相?都是2:1 。假设第??扫描了U 分量，第??扫描了V 分量，那么需要扫描两?才能够组成完整的UV 分量，可以简单的理解为：在田字格的4个像素点中，4个Y分量共用了一套UV分量，如图所示：

假设原始图像的像素为（一对[]表示一个像素点）：

[Y0, U0, V0]; [Y1, U1, V1]; [Y2, U2, V2]; [Y3, U3, V3];

[Y5, U5, V5]; [Y6, U6, V6]; [Y7, U7, V7]; [Y8, U8, V8];

其中，每采样过?个像素点，都会采样其 Y 分量，? U、V 分量就会间隔??按照 2 : 1 进?采样。

将原始图像像素按照YUV4:2:0采样的码流为：

Y0, U0, Y1, Y2, U2, Y3,

Y5, V5, Y6, Y7, V7, Y8,

最后映射还原的像素点为：

[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?了?套UV 分量，?且是按照2*2 的??格的形式分布的，相?YUV 4:2:2 采样中两个Y 分量共??套UV 分量，这样更能够节省空间。?张1280 * 720 ??的图?，在YUV 4:2:0 采样时的??为：

（1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.25 * 8 * 2）/ 8 / 1024 / 1024 = 1.32 MB 相对于2.63M节省了一半的空间

对于 图像显示器 （即屏幕）来说，是通过 RGB 模型来展示图像的

而 传输 时的 图像数据 使用的是 YUV 模型，主要是因为YUV可以节省带宽

所以在 图像采集 时需要将 RGB模型转换到YUV模型 ， 显示 时将 YUV模型转换到RGB模型

RGB 到 YUV的转换，其实就是将图像所有像素点的R、G、B分量 转换到 Y、U、V分量，其对应的转换公式如下（这个并不需要死记硬背）：

YUV 格式详解，只看这一篇就够了

音视频领域的人恐怕没有人不知道 YUV，但是 YUV 本身有好多种变种，名称也各种各样，本文就位大家总结一下YUV 的各种格式。

在开始之前，先向大家介绍一款 YUV 图像的查看工具---YUV Eye，大家可以使用这个工具，查看 YUV 图像。有的时候在进行 Debug 的时候，有这样一个工具会方便很多。

首先先介绍一下 YUV，我们都知道，YUV 是一种表示颜色的模型。但是我们常说的 YUV ，其实指的是 YCbCr，其中Y是指亮度分量，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，此文中，我们就用 YUV 指代 YCbCr 了。

首先，我们来看一下 YUV 的常见格式。你一定看过很多文章介绍 YUV 格式，但是对于 YUV 到底存在哪些格式，每种格式又有哪些变种，哪些别名，可能并没有一个系统的认识。没关系，我们用这篇文章帮你总结分析。

首先，我们对 YUV 格式先进性一下分类，大家可以参考下图。

首先，我们可以将 YUV 格式按照数据大小分为三个格式，YUV 420，YUV 422，YUV 444。由于人眼对 Y 的敏感度远超于对 U 和 V 的敏感，所以有时候可以多个 Y 分量共用一组 UV，这样既可以极大得节省空间，又可以不太损失质量。这三种格式就是按照人眼的特性制定的。

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。

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。

最后，加上一个音视频的QQ交流群～～～

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YUV格式图像基础

yuv是一种类似rgb的颜色模型，起源于黑白和彩电的过渡时期。其中Y代表亮度，uv组合起来可以表示色度。yuv信息只有y的信息就足以显示黑白的图片，yuv和YCbCr表示相同的东西，且Cb严格对应U，Cr严格对应V，yuv和rgb可以通过固定公式进行转换。

yuv转rgb:

rgb转yuv:

yuv主流的采样方式有yuv4:4:4、yuv4:2:2、yuv4:2:0。下图中以黑点表示采样该像素点的Y分量，以空心圆圈表示采用该像素点的UV分量，可以看到这些采样方式是影响uv的采样的，对y都是全部采样。

可以看到，yuv格式图像信息可以比rgb格式占用的字节码更少，所以可以用yuv来传输色彩数据，接收到yuv数据后再转换为rgb来显示图像，从而减少了传输图像占用的带宽。

yuv衍生出了很多格式，主要是由于其存储方式决定的。

packed存储的yuv的存储先后不同，细分为了yuv、yvu、yvyu、uyvy等等。

planar存储的yuv依据数组数量分成了yuv分别三个数组表示的完全平面的，以及y一个数组而uv一个数组的半平面(Semi planar)的两类，而半平面的又可以细分为uv和vu两个存储顺序。

I420: YYYYYYYY UU VV =YUV420P

YV12: YYYYYYYY VV UU =YUV420P

NV12: YYYYYYYY UVUV =YUV420SP

NV21: YYYYYYYY VUVU =YUV420SP //安卓Camera默认格式

涉及到摄像头帧图像处理的应用经常需要操作Yuv数据帧，例如镜像、加滤镜等。

操作yuv图像可以直接使用google开源的libyuv库，提供了对yuv图像的格式转换、缩放、裁剪、旋转、镜像等操作: 谷歌git libyuv ，github上有人用其做了简单的安卓版本的demo： 安卓libyuvDemo ，包含了基础的yuv库的使用逻辑，但是该项目没有同步谷歌libyuv更新。

参考链接：

谷歌git libyuv

[安卓libyuvDemo

详解YUV颜色体系

YUV 是一种颜?编码方法，和它等同的还有 RGB 颜?编码?法。

而在我们平时开发中熟悉的颜色系统---RGB，每个颜色通道占有1个字节。YUV就比较陌生了，这个YUV是做音视频这一块业务开发比较熟悉的。

RGB 三个字?分别代表了 红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)，这三种颜?称为 三原?，将它们以不同的?例相加，可以产?多种多样的颜?。

在图像显示中，一张 1280 * 720 ?小的图?，就代表着它有 1280 *720 个像素点。其中每一个像素点的颜?显示都采? RGB 编码?法，将 RGB 分别取不同的值，就会展示不同的颜色。

RGB 图像中，每个像素点都有红、绿、蓝三个原?，其中每种原?都占?用 8 bit，也就是一个字节，那么一个像素点也就占?用 24 bit，也就是三个字节。

YUV 颜?编码采?用的是 明亮度 和 色度 来指定像素的颜?。其中，

YUV（YCbCr）,是电视系统采用的一种编码方法。

Y：表示明亮度，也是灰阶值，它是基础信号 。

U和V表示色度，UV的作用是描述影像的色彩以及饱和度，采用指定的像素颜色。

YUV 颜?编码表示一幅图像 ，它应该下?面这样的:

和 RGB 表示图像类似，每个像素点都包含 Y、U、V 分量。但是它的 Y 和 UV 分量是可以分离的，如果没有 UV 分量一样可以显示完整的图像，只不不过是?白的。对于YUV 图像来说，并不不是每个像素点都需要包含了了 Y、U、V 三个分量，根据不同的采样格式，可以每个 Y 分量都对应自己的 UV 分量，也可以?个 Y 分量共? UV 分量。

对于图像显示器来说，它是通过 RGB 模型来显示图像的，而在传输图像数据时又是使? YUV 模型，这是因为 YUV 模型可以节省带宽。因此就需要采集图像时将 RGB 模型转换到 YUV 模型，显示时再将YUV 模型转换为 RGB 模型。

RGB 到 YUV 的转换，就是将图像所有像素点的 R、G、B 分量转换到 Y、U、V 分量。公式如下：

此时的转换结束后，每个像素点都有完整的 Y、U、V 分量。?之前提到 Y 和 UV 分量是可以分离的，接下来通过不同的采样?式，可以将图像的 Y、U、V 分量重新组合。接下来的不同采样格式都是在一张图像所有像素的 RGB 转换到 YUV基础上进?的。

? ? ?·? I420：YYYYYYYY? ? ?UVUV? ? ?---? YUV420P

? ? ?·? YV12：YYYYYYYY? ?VUVU? ? ?----? YUV420P

? ? ?I420是PC端使用的。

? ? ?·? NV12： YYYYYYYY? ?UVUV? ? ?---? YUV420SP

? ? ?·? NV21:? ? YYYYYYYY? ?VUVU? ? ?---? YUV420SP

在做项目的过程中，比如iOS/安卓，在解码视频后发现视频图像出现倒置或者翻转，有可能它们的YUV格式不一致导致的。因为PC端一般常用I420，安卓一般默认是NV21，iOS一般默认是NV12，如果想统一，就需要保证一致的存储格式。

YUV 图像的主流采样方式有如下三种:

·? YUV 4:4:4 采样

·? YUV 4:2:2 采样

·? YUV 4:2:0 采样

YUV 4:4:4 采样，意味着 Y、U、V 三个分量的采样?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:

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?模型的图像??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?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，?只采样了 5 个 UV 分量。如下图所示：

假如图像素为:[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，每采样过一次像素点，都会采其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?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:(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.5 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.76 MB 。

可以看到 YUV 4:2:2 采样的图像? RGB 模型图像节省了了三分之一的存储空间，在传输时占?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?不采样 V 分量。?是指，在每?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。?如，第?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?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 。如图所示：

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]

最后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，?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:(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.25 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.32MB 。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图片格式

yuv格式是一种图片储存格式，跟RGB格式类似。yuv中，y表示亮度，单独只有y数据就可以形成一张图片，只不过这张图片是灰色的。u和v表示色差(u和v也被称为：Cb－蓝色差，Cr－红色差)。最早的电视信号，为了兼容黑白电视，采用的就是yuv格式。一张yuv的图像，去掉uv，只保留y，这张图片就是黑白的。yuv可以通过抛弃色差来进行带宽优化。比如yuv420格式图像相比RGB来说，要节省一半的字节大小，抛弃相邻的色差对于人眼来说，差别不大。

yuv图像占用字节数为 ：

size = width * height + (width * height) / 4 + (width * height) / 4

RGB格式的图像占用字节数为:

size = width * height * 3

RGBA格式的图像占用字节数为:

size = width * height * 4

yuv420也包含不同的数据排列格式：I420，NV12，NV21.

I420格式：y,u,v 3个部分分别存储：Y0,Y1…Yn,U0,U1…Un/2,V0,V1…Vn/2

NV12格式：y和uv 2个部分分别存储：Y0,Y1…Yn,U0,V0,U1,V1…Un/2,Vn/2

NV21格式：同NV12，只是U和V的顺序相反。

kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarVideoRange = '420v'，表示输出的视频格式为NV12；范围： (luma=[16,235] chroma=[16,240])

kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarFullRange = '420f'，表示输出的视频格式为NV12；范围： (luma=[0,255] chroma=[1,255])

kCVPixelFormatType_32BGRA = 'BGRA', 输出的是BGRA的格式