YUV数据

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YUV数据

Y：亮度（Luminance） 即灰度值
U和V：色度（chrominance）即饱和度
没有UV信息，一样可以显示完整的图像，不过是黑白的。并且，YUV不像RGB那样要求三个独立的视频信号同时传输，所以用YUV方式传送占用极少的频宽。

采样方式

YUV码流有多种不同的格式，要分析YUV码流，就必须搞清楚你面对的到底是哪一种格式，并且必须搞清楚这种格式的YUV采样和分布情况。YUV采样有三种方式：YUV4:4:4，YUV4:2:2，YUV4:2:0 如下图所示，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。
这里写图片描述
具体码流格式详解：http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2013/01/01/2841269.html

YUV转RGB

如何根据其采样格式来从码流中还原每个像素点的YUV值，进而通过转换公式提取出每个像素点的RGB值。
// 转换公式
R = Y + 1.4075*(V-128)
G = Y - 0.3455*(U-128) - 0.7169*(V-128)
B = Y + 1.779*(U-128)
matlab 读写YUV文件：
https://blog.youkuaiyun.com/u012868357/article/details/72780000

YUV数据和格式
俗科技的博客
02-11 4852
YUV是一种颜色编码方法， 与RGB（红 - 绿 - 蓝）不同。Y表示亮度分量，也叫灰阶值：如果只显示Y，图片会是一张黑白照U（Cb）表示色度分量：是照片蓝色部分去掉亮度V（Cr）表示色度分量：是照片红色部分去掉亮度。
YUV视频数据
08-22
YUV420 格式的视频，另外还有个播放器，直接安装即可。
入门视频采集与处理（学会分析YUV数据）
djzhao的专栏
12-28 1040
入门视频采集与处理（学会分析YUV数据） (2011-05-05 15:34) 分类： 视频编码      做视频采集与处理，自然少不了要学会分析YUV数据。因为从采集的角度来说，一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式，而从视频处理（例如H.264、MPEG视频编解码）的角度来说，也是在原始YUV码流进行编码和解析，所以，了解如何分析YUV数据流对于
7YUV 原始图像YUV数据显示播放工具
06-12
原始图像 YUV数据显示播放查看工具
YUV数据分析
u012117034的博客
05-20 4590
在 前文中，已经知道 YUV 色彩空间非常适合存储跟传输，本文就用实战的方式来演示一下，YUV 在存储跟传输领域有哪些优点。 首先 YUV 有 3 种采样模式： 1，4:4:4 ，一个像素 占 3 个字节。 2，4:2:2，平均一个像素占 2 个字节。 3，4:2:0，平均一个像素占 1.5 个字节。 请先下载下面要用到的图片资源，百度网盘，提取码：ea7s 。资源文件中的 yuv 图片是我用以下 FFmpeg 命令转出来的， ffmpeg -i juren.jpg -s 1920*1080
Android OpenGL处理YUV数据（I420、NV12、NV21）
03-27
处理YUV数据时，首要步骤是将YUV数据转换为OpenGL可直接渲染的RGB格式。这可以通过创建一个顶点着色器和片段着色器来实现。顶点着色器处理几何形状，而片段着色器负责将每个像素的YUV值转换为RGB。 对于I420，由于U...
libusb传输yuv数据，Windows平台
06-04
本教程将详细介绍如何在Windows平台上利用libusb库来传输YUV数据。 首先，我们要理解YUV格式。YUV是视频编码中常用的一种颜色空间，它将颜色信息分为亮度（Y）和色度（U和V）两个部分，常用于节省带宽和存储空间。...
MFC窗口显示YUV数据的两种方法
12-01
本篇文章将详细讲解如何在MFC窗口中显示YUV数据，以及涉及的两种方法——DirectX和DIB（Device Independent Bitmap）。我们将分析这两种方法的工作原理，并探讨它们的优缺点。 首先，YUV是一种常见的视频和图像编码...
YUV数据中添加OSD水印信息
04-24
### YUV数据中添加OSD水印信息 #### 一、概述 在视频处理领域，尤其是在实时监控系统或视频通信应用中，为了确保版权归属、防止未经授权的复制传播，经常需要在视频流中添加水印信息。水印信息通常包括文字、图标...
Android 使用libyuv对 yuv数据进行缩放，旋转，镜像，裁剪等操作
10-12
该函数接受源YUV数据、源宽度、源高度、目标宽度和目标高度作为参数，可以实现不同尺寸间的平滑缩放。 2. **旋转**：libyuv支持90度、180度、270度以及逆时针90度的旋转操作。例如，`I420Rotate`函数可以用于I420...
YUV数据播放器
06-14
YUV播放器以及注册码生成器
SDL的使用示例_显示YUV数据
10-01
博文http://blog.csdn.net/i_scream_/article/details/52714378 中的代码以及相关资料。
原始YUV数据文件查看工具
03-01
可用于打开查看原始YUV数据文件，以确认图像转换后效果
yuv原始数据查看器
10-17
yuv原始数据查看器，分析yuv数据，查看H264，H265解出来的数据！
Yuv 裸数据播放器
02-13
yuv 裸数据 播放器，支持所有yuv格式以及常见分辨率设置，对于查看yuv数据格式以及验证有很大帮助。
播放yuv的数据
qq_36314864的博客
09-15 317
安装ffplay 解压后，把ffmpeg中bin文件夹所在路径添加到环境变量即可。 播放yuv Ctrl + Shift + 右键 打开此窗口 根据视频yuv格式输入对应值和宽高 ffplay -f rawvideo -pixel_format yuv422p -video_size 3840x2160 .\cuda20-Test.yuv ...
YUV_Viewer：YUV图像数据查看工具介绍
weixin_29041443的博客
11-28 3644
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：YUV色彩空间在图像处理和视频编码领域中扮演关键角色。YUV_Viewer是专为查看yuv422和420这两种格式设计的工具，它帮助用户直观展示YUV格式的图像数据。工具提供文件导入、图像展示、色彩空间转换、参数调整、缩放滚动以及快捷操作等功能，便于开发者和研究人员在视频处理算法调试和图像质量检查中使用。软件可能还包含了YUV到其他色...
YUV数据格式
yinshipin007的博客
11-01 2187
U、V 分量分别表示蓝 (blue)、红 (red) 分量信号，只含有色度信息，所以 YUV 也称为 YCbCr，其中，Cb、Cr的含义等同于U、V，C 可以理解为 component 或者 color。实际中最常见的是第1种取值范围的YUV（可以自己观察一下YUV的数据，会发现其中亮度分量没有取值为0、255这样的数值）。在RGB色彩空间中，三个颜色的重要程度相同，所以需要使用相同的分辨率进行存储，最多使用RGB565这样的形式减少量化的精度，但数据量还是很大的。“U”表示蓝色通道与亮度的差值。
入门视频采集与处理（显示YUV数据）
夜空中最亮的星
02-19 491
在《入门视频采集与处理（学会分析YUV数据）》这篇文章中，我们已经学会了如何分析采集到的YUV原始码流，那么，下一步就是如何预览显示所采集的码流了，只有经过显示，才能非常直观地看出自己采集的数据是否有问题。 关于如何显示原始的YUV码流，根据我的经验，一般有三种方法： （1） 利用 matlab ，写相关的程序进行显示。（本文我将提供相关显示程序） （2） 使用 MFC + Direct Draw...
yuv数据
最新发布
04-02
<think>好的，我现在需要处理用户关于YUV数据格式转换和存储的问题。首先，我得回忆一下YUV的基本概念。YUV是一种颜色编码系统，常用于视频处理和图像压缩中。与RGB不同，YUV将亮度（Y）和色度（U、V）分开处理，这样有利于压缩，因为人眼对亮度更敏感，对色度的变化不那么敏感。 用户提到想了解YUV的格式转换和存储，所以我应该先解释YUV的常见采样格式，比如4:4:4、4:2:2、4:2:0等。这些比例代表色度信息的采样方式。例如，4:2:0意味着在水平和垂直方向上色度分量都是亮度的一半，所以每个色度分量占用的数据量更少。这可能涉及到下采样和上采样的过程，比如从4:2:2转到4:2:0需要下采样，而反过来可能需要插值补足数据。 接下来是存储方式。YUV数据可以按照不同的平面排列，比如YUV420 Planar（I420）和YUV420 Semi-Planar（NV12/NV21）。I420将Y、U、V分别存储在不同的平面，而NV12则是Y平面和交错的UV平面。用户可能还需要了解这些格式之间的转换方法，比如如何调整UV分量的排列顺序或进行平面分离。 然后要考虑转换的具体步骤，比如下采样时如何平均或抽取色度数据，上采样时如何复制或插值。例如，引用[2]中提到4:2:2转4:2:0时对UV隔行抽样，而反向转换时则隔行拷贝补足。这部分需要详细说明，可能涉及代码示例，比如如何用Python处理这些转换。 此外，用户可能对YUV转RGB感兴趣，因为这是常见的应用场景。转换公式需要正确应用，比如使用矩阵乘法将YUV值转换为RGB，同时注意取值范围和溢出处理。引用[2]提到了NV12转RGB，这可能涉及到先处理Y平面，再处理UV平面，并将它们合并成RGB像素。 还需要注意存储结构，比如YUV数据的排列是否连续，不同格式的内存布局如何影响处理方式。例如，YUV420 Planar需要分别处理三个平面，而NV12则是两个平面，其中UV交错存储。 最后，要确保回答结构清晰，分点解释，并包含相关示例和引用。同时，生成的问题需要覆盖用户可能进一步感兴趣的方面，比如性能优化、应用场景和具体工具的使用。</think>### YUV数据格式转换与存储详解 #### 一、YUV基础概念 YUV是一种颜色编码系统，将亮度分量$Y$与色度分量$U/V$分离，相比RGB格式更便于压缩和视频处理[^1]。其核心特点为： 1. **亮度优先**：人眼对亮度敏感，$Y$分量保留全分辨率； 2. **色度下采样**：$U/V$分量通过4:2:2、4:2:0等采样方式降低数据量； 3. **存储分离**：$Y$、$U$、$V$分量可能存储在不同平面。 #### 二、主要采样格式对比 | 格式 | 亮度采样 | 色度采样 | 总数据量(相对RGB) | |---------|----------|----------|-------------------| | 4:4:4 | 全采样 | 全采样 | 100% | | 4:2:2 | 全采样 | 水平半采样 | 66% | | 4:2:0 | 全采样 | 行/列半采样 | 50% | #### 三、存储格式类型 1. **Planar（平面式）** - I420(YUV420P)：按$Y$→$U$→$V$顺序存储三个独立平面 - 示例内存布局： ``` YYYYYYYY YYYYYYYY UUUU VVVV ``` 2. **Semi-Planar（半平面式）** - NV12：$Y$平面 + 交错的$UV$平面 - 示例内存布局： ``` YYYYYYYY YYYYYYYY UVUVUVUV ``` #### 四、格式转换核心方法 1. **4:2:2 → 4:2:0转换** - 步骤： 1. 保持$Y$分量不变 2. 对$U/V$分量做垂直下采样（每两行取一行） - 代码片段（Python示例）： ```python def yuv422_to_420(u_422, v_422): u_420 = u_422[::2] # 隔行采样 v_420 = v_422[::2] return u_420, v_420 ``` 2. **4:2:0 → 4:2:2转换** - 步骤： 1. 保持$Y$分量不变 2. 对$U/V$分量做行拷贝补足 - 示例： ```python def yuv420_to_422(u_420, v_420): u_422 = [] for line in u_420: u_422.extend([line, line]) # 复制当前行 v_422 = [line for line in v_420 for _ in (0,1)] return u_422, v_422 ``` #### 五、NV12转RGB实践 典型转换公式为： $$ \begin{cases} R = Y + 1.402(V-128) \\ G = Y - 0.344(U-128) - 0.714(V-128) \\ B = Y + 1.772(U-128) \end{cases} $$ 代码实现要点： ```python def nv12_to_rgb(y_plane, uv_plane, width, height): rgb = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) uv = uv_plane.reshape(height//2, width//2, 2) for y in range(height): for x in range(width): # 计算UV坐标 uv_x = x // 2 uv_y = y // 2 U = uv[uv_y, uv_x, 0] V = uv[uv_y, uv_x, 1] # 应用转换公式... return rgb ``` #### 六、存储优化技巧 1. **内存对齐**：按16/32字节对齐可提升SIMD指令效率 2. **分块处理**：按64x64像素块处理减少缓存缺失 3. **零拷贝转换**：通过指针操作直接访问原始数据
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