8bit YUV4：2：2格式对应的颜色

最新推荐文章于 2023-02-01 12:56:42 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/yangtuzi/p/4643133.html
本文详细介绍了YUV颜色空间的基本概念，并给出了不同颜色在YUV空间中的具体数值表示，包括红色、绿色、蓝色、黑色及白色等。同时，文中还探讨了如何通过时序约束来确保输出信号的正确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

红色：YCR YCB YCR YCB....分别为：51e6 515d 51e6 515d

绿色：YCR YCB YCR YCB....分别为：512b 513c 512b 513c

蓝色：YCR YCB YCR YCB....分别为：516f  51e6 516f 51e6

黑色：YCR YCB YCR YCB....分别为：0080 0080 0080 0080

白色：YCR YCB YCR YCB....分别为：ff80 ff80 ff80 ff80

计算公式（略）

让输出对齐的时序约束：

NET "yuv_clk_o" iob = true | OFFSET = out 12.0 ns after "clk_a31";

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangtuzi/p/4643133.html

RGB、YUV颜色采样与编码格式
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八位颜色代码查询_RGB颜色代码全表
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yuv颜色空间
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clourFrame_8x8.yuv 按照Y、U、V（0，0,0）~(255,255,255)排序 clourMap_512x512.yuv 256张图512x512，每张对应的Y为0~255 每4x4对应的是同一颜色区域 横坐标 U 纵坐标V
颜色六位码和八位码表示
AI天才研究院
01-09 1万+
image 八位码表示： 1 白色 #FFFFFFFF 　　2 红色 　　 #FFFF0000 　　3 绿色 　　 #FF00FF00 　　4 蓝色 　　 #FF0000FF 　　5 牡丹红 　　　#FFFF00FF 　　6 青色 　　 #FF00FFFF 　　7 黄色 　　　　#FFFFFF00 　　8 黑色 　　　　　#FF000000 　...
颜色8位含义
善感的人
11-24 9658
白色的rgb代码应该是#ffffff(6个f),如果带alpha的话应该是#ffffffff(8个f),#fff是白色的简写方式,这个记住就行了, 要深究:#表示16进制,颜色是有red green blue三原色组成,那么颜色代码应该是#red green blue， 每种颜色用0~255来表现,转换成16进制就是00~ff,所以颜色本身应该是#00 00 00到#ff ff ff, 但是为什么
最全的颜色六位码和八位码和RGB表示
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利用python读取YUV文件 转RGB 8bit/10bit通用
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在图像处理领域，YUV是一种常见的...总之，通过Python和NumPy，我们可以轻松地读取和处理YUV 420 I420格式的文件，并将其转换为RGB格式，无论位深度是8bit还是10bit。这在处理视频流、图像处理和分析任务时非常有用。
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常见颜色和yuv的对应关系
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　　黑 白 红 青 蓝 黄 Y 00 FF 4C B3 1D E2 U 80 80 55 AB FF 00 V 80 80 FF 00 6B 95 J420 Y~[0, 255] U~ [0,255] V~[0,255]
【音视频基础】(十三)：YUV颜色空间之YUV和YCbCr
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08-24 2501
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YUV颜色编码
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YUV YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y（即U）、B－Y（即V），最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发
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bmp格式转换yuv422
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### 将BMP格式文件转换为YUV422格式 为了将BMP格式文件转换为YUV422格式，需了解两种格式之间的差异及其转换过程。BMP是一种位图文件格式，主要用于Windows环境中，支持多种颜色深度，而YUV422则是一种用于视频编码的颜色空间表示法。 #### 1. BMP文件结构解析 BMP文件由文件头、信息头和像素数组组成。对于24-bit的BMP文件而言，每个像素占用3个字节来分别表示蓝色(B)、绿色(G)和红色(R)，且图像数据是从底部向上逐行存储[^4]。 #### 2. YUV422简介 YUV422格式意味着每两个相邻像素共享一组U(V)分量，即亮度(Y)通道保持不变，但色度(U,V)仅保留一半分辨率。具体来说，在水平方向上每隔一个像素取样一次色彩信息，从而减少了一半的数据量而不明显影响视觉效果[^3]。 #### 3. 转换算法描述 要完成此操作，首先要读取输入的BMP图片并提取RGB值；接着按照特定公式计算对应的Y,U,V数值： - \( Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B \) - \( U = -0.1687R - 0.3313G + 0.5B + 128 \) - \( V = 0.5R - 0.4187G - 0.0813B + 128 \) 之后根据YUV422的要求调整采样率——即让奇偶列间的U/V相同。最后把这些新产生的YUV数据按顺序写出至目标文件中即可形成所需的YUV422流。 ```python import numpy as np from PIL import Image def rgb_to_yuv(r, g, b): y = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b) u = int(-0.1687 * r - 0.3313 * g + 0.5 * b + 128) v = int(0.5 * r - 0.4187 * g - 0.0813 * b + 128) return (y & 0xFF), (u & 0xFF), (v & 0xFF) def bmp_to_yuv422(image_path, output_file='output.yuv'): img = Image.open(image_path).convert('RGB') width, height = img.size with open(output_file, 'wb') as f: for h in range(height): row_data = [] pixels = list(img.getdata())[h*width:(h+1)*width] prev_u, prev_v = None, None for i, p in enumerate(pixels): r, g, b = p y, u, v = rgb_to_yuv(r, g, b) if not i % 2 or prev_u is None or prev_v is None: # For even columns store UV directly. uv_pair = bytes([u, v]) prev_u, prev_v = u, v else: # Reuse previous UV pair for odd column. uv_pair = bytes([prev_u, prev_v]) row_data.append(bytes([y])) if not i % 2: row_data[-1:] += [uv_pair] line_bytes = b''.join(row_data) f.write(line_bytes) if __name__ == '__main__': input_image = "example.bmp" bmp_to_yuv422(input_image) ```
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