YUV420

最新推荐文章于 2025-06-01 19:45:46 发布

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YUV420P，Y，U，V三个分量都是平面格式，分为I420和YV12。I420格式和YV12格式的不同处在U平面和V平面的位置不同。在I420格式中，U平面紧跟在Y平面之后，然后才是V平面（即：YUV）；但YV12则是相反（即：YVU）。

YUV420SP, Y分量平面格式，UV打包格式, 即NV12。 NV12与NV21类似，U 和 V 交错排列,不同在于UV顺序。

I420: YYYYYYYY UU VV =>YUV420P

YV12: YYYYYYYY VV UU =>YUV420P

NV12: YYYYYYYY UVUV =>YUV420SP

NV21: YYYYYYYY VUVU =>YUV420SP

dxva 输出 NV12

x264 输入、输出 I420

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FFmpeg 硬件加速（硬解码）介绍

学无止尽，谨言慎行！

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参考地址概述本文主要针对ffmpeg支持的硬解码做一个总结阐述。许多平台提供对专用硬件的访问，以执行一系列与视频相关的任务。使用此类硬件可以更快地完成某些操作，例如解码、编码或过滤，或者使用更少的其他资源（尤其是 CPU），但可能会产生不同或较差的结果，或者施加仅使用软件时不存在的额外限制。在类似 PC 的平台上，视频硬件通常集成到 GPU（来自 AMD、Intel 或 NVIDIA）中，而在移动 SoC 类型的平台上，它通常是一个独立的 IP 核（许多不同的供应商）。硬件解码器将产生与

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追求技术的丸子

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视频采集芯片输出的码流一般都是 YUV 格式数据流，后续视频处理也是对 YUV 数据流进行编码和解析。所以，了解 YUV 数据流对做视频领域的人而言，至关重要。下面我们对YUV进行一下总结。YUV 编码采用了明亮度和色度表示每个像素的颜色。其中 Y 表示明亮度（Luminance、Luma），也就是灰阶值。U、V 表示色度（Chrominance 或 Chroma），描述的是色调和饱和度。YCbCr 其实是 YUV 经过缩放和偏移的翻版。

1920x1080_yuv420sp,1920*1080的yuv420sp数据一帧

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YUV420图像拼接例程

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在数字视频处理领域，YUV420P是一种常见的颜色空间表示方式，它被广泛用于存储和传输视频数据。这个格式特别适用于节省带宽和存储空间，因为它将图像的色彩信息进行了分层处理。让我们深入了解一下YUV420P以及如何...

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C/C++ 源码，图像RGB格式转换为YUV420格式和图像YUV420sp格式转换为YUV422，亲测有效，已经得到验证过

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IntelMediaSDK实现DXVA2标准的硬解解码

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“高清”，就是高清晰度，是相对于“标清”（即标准清晰度）而言的，主要是指高清晰度的视频媒体，高清技术的发展，越来越多的人接触到高清，现在网络上是铺天盖地的高清视频资源，高清电视、高清电影、高清 MTV 等等。　　高源媒体的解码过程是怎么样的？如何才能在电脑上正确地播放高清媒体？什么是硬解，硬解有什么要求？如何设置才能调用硬解？以下文字将用最简单的语言，和较少的转业术语作出说明。

【音视频】 FFmpeg 硬件（AMD）解码H264

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### YUV420格式简介 YUV420是一种常见的颜色编码格式，主要用于视频和图像处理领域。该格式将亮度信息（Y）与色度信息（U/V）分离，并通过降低色度分辨率来减少数据量[^3]。具体来说，在YUV420格式中，每四个像素共享一组U和V值，而每个像素都有自己的Y值。 #### 特点 - **采样比例**：对于宽度为W、高度为H的图像，Y分量大小为W×H，U和V分量各占(W/2)×(H/2)[^5]。 - **存储结构**：常见变体包括I420、YV12、NV12和NV21等。其中，I420按顺序存储Y、U、V平面；YV12则先存Y再依次存放V和平面U；NV12/NV21则是交错存储UV或VU对[^2]。 --- ### 使用场景由于其高效的带宽利用率以及良好的视觉效果表现,YUV420被广泛应用在多个方面: - **多媒体传输**: 在网络流媒体服务中,为了节省带宽资源通常会采用基于YUV的颜色模型进行压缩后再发送给客户端解码播放. - **图像处理软件内部操作**: 很多时候出于性能考虑也会先把输入图片转成这种形式来做一些特定算法运算比如边缘检测等等之后再还原回去呈现给用户看.[^4] 以下是几个具体的例子说明它的实际用途： 1. **实时通信系统**(如Skype/ZOOM): 这些平台依赖于快速准确地捕捉并传递高质量但体积较小的画面帧从而保障双方交互流畅无卡顿现象发生; 2. **监控摄像头录制文件保存模式选择之一**,因为能有效控制最终产出物所占据的空间大小而不明显影响画质清晰程度; 3. 当涉及大规模批量生产消费级电子产品时(例如数码相机),制造商倾向于内置支持此类标准以便更好地兼容第三方应用程序接口(APIs). --- ### 转换方法从YUV420到其他格式(特别是RGB)的过程可以通过多种方式进行实现。下面提供了一种基本的方法用于演示目的: ```c++ void Convert_YUV420_to_RGB(const uint8_t* pY, const uint8_t* pU, const uint8_t* pV, int width, int height,uint8_t *pRgba){ for(int i=0;i<height;i++) { for(int j=0;j<width;j++){ int y = pY[i*width+j]; int u = pU[(i>>1)*(width>>1)+(j>>1)] - 128; int v = pV[(i>>1)*(width>>1)+(j>>1)] - 128; int r = (int)(y + 1.402f*v); int g = (int)(y - 0.344136f*u - 0.714136f*v); int b = (int)(y + 1.772f*u); *(pRgba++)=(uint8_t)((r>255)?255:(r<0)?0:r); *(pRgba++)=(uint8_t)((g>255)?255:(g<0)?0:g); *(pRgba++)=(uint8_t)((b>255)?255:(b<0)?0:b); *(pRgba++)=255;//alpha channel set fully opaque here } } } ``` 上述C++代码片段展示了一个简单的逐像素遍历过程完成由YUV至RGBA阵列映射的功能。值得注意的是这里采用了固定数值近似代替精确浮点数计算提高运行速度的同时也略微牺牲了一些精度。另外还有更高级的技术手段可用于加速整个流程，例如借助SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集像Intel SSE/SSE2等进一步挖掘硬件潜力达到事半功倍的效果[^4]。 ---