YUV与RGB之间的转换
一种简单的YUV转RGB的优化算法
一种简单的YUV转RGB的优化算法YUV与RGB的相互转换一直以来都是非常常用的基础算法，如何才能最高效的转换，成为一个难点问题，尤其是目前视频直播火热的时候，这些算法的优化也越发重要。
首先，我们看下最常用的YUV与RGB相互转换的算法公式，如下所示：注意，RGB取值范围均为0-255：1，RGB转YUVY = 0.299R + 0.587G + 0.114BU = -0.147R - 0.289G + 0.436BV = 0.615R - 0.515G - 0.100B2，YUV转RGBR = Y + 1.14VG = Y - 0.39U - 0.58VB = Y + 2.03U我的优化方案如下：优化1：看到上述算法，从算法优化角度来看，算法计算中，最好不要出现浮点运算，浮点运算比较耗时；基于这一点，我们做如下操作：Y * 256 = 0.299 * 256R + 0.587 * 256G + 0.114 * 256BU * 256 = -0.147 * 256R - 0.289 * 256G + 0.436 * 256BV * 256 = 0.615 * 256R - 0.515 * 256G - 0.100 * 256BR * 256 = Y * 256 + 1.14 * 256VG * 256 = Y * 256 - 0.39 * 256U - 0.58 * 256VB * 256 = Y * 256 + 2.03 * 256U简化上面的公式如下：256Y = 76.544R + 150.272G + 29.184B256U = -37.632R - 73.984G + 111.616B256V = 157.44R - 131.84G - 25.6B256R = 256Y + 291.84V256G = 256Y - 99.84U - 148.48V256B = 256Y + 519.68U做到这一步，我这里要说明一下：我们这里的转换是有损的，适用于追求速度，而对效果要求不是100%准确的情况。
经典算法，yuv与rgb互转，查表法，让你的软件飞起来
经典算法，yuv与rgb互转，查表法，让你的软件飞起来代码的运算速度取决于以下⼏个⽅⾯1、算法本⾝的复杂度，⽐如MPEG⽐JPEG复杂，JPEG⽐BMP图⽚的编码复杂。
2、 CPU⾃⾝的速度和设计架构3、 CPU的总线带宽4、您⾃⼰代码的写法将RGB格式的彩⾊图像先转换成YUV图像。
图像转换的公式如下：Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B;图像尺⼨640*480*24bit，RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式，放在内存⾥⾯了。
以下是输⼊和输出的定义：#define XSIZE 640#define YSIZE 480#define IMGSIZE XSIZE * YSIZEtypedef struct RGB{unsigned char R;unsigned char G;unsigned char B;}RGB;struct RGB in[IMGSIZE]; //需要计算的原始数据unsigned char out[IMGSIZE]; //计算后的结果⼀、浮点运算优化原则：图像是⼀个2D数组，我⽤⼀个⼀维数组来存储。
编译器处理⼀维数组的效率要⾼过⼆维数组。
先写⼀个代码：Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B;void calc_lum(){int i;for(i = 0; i < IMGSIZE; i++){double r,g,b,y;unsigned char yy;r = in[i].r;g = in[i].g;b = in[i].b;y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b;yy = y;out[i] = yy;}}这个代码分别⽤vc6.0和gcc编译，⽣成2个版本，分别在pc上和我的embedded system上⾯跑。
速度多少？在PC上，由于存在硬件浮点处理器，CPU频率也够⾼，计算速度为20秒。
关于YUV和RGB之间的转换公式
关于YUV和RGB之间的转换公式总结了一下网上关于YUV的一些东西先区分一下YUV和YCbCrYUV色彩模型来源于RGB模型，该模型的特点是将亮度和色度分离开，从而适合于图像处理领域。
应用：模拟领域Y'= 0.299*R' + 0.587*G' + 0.114*B'U'= -0.147*R' - 0.289*G' + 0.436*B' = 0.492*(B'- Y')V'= 0.615*R' - 0.515*G' - 0.100*B' = 0.877*(R'- Y')R' = Y' + 1.140*V'G' = Y' - 0.394*U' - 0.581*V'B' = Y' + 2.032*U'YCbCr模型来源于YUV模型。
YCbCr是YUV 颜色空间的偏移版本.应用：数字视频，ITU-R BT.601建议Y’ = 0.257*R' + 0.504*G' + 0.098*B' + 16Cb' = -0.148*R' - 0.291*G' + 0.439*B' + 128Cr' = 0.439*R' - 0.368*G' - 0.071*B' + 128R' = 1.164*(Y’-16) + 1.596*(Cr'-128)G' = 1.164*(Y’-16) - 0.813*(Cr'-128) - 0.392*(Cb'-128)B' = 1.164*(Y’-16) + 2.017*(Cb'-128)PS: 上面各个符号都带了一撇，表示该符号在原值基础上进行了伽马校正,伽马校正有助于弥补在抗锯齿的过程中，线性分配伽马值所带来的细节损失，使图像细节更加丰富。
yuv 和颜色对应关系
yuv 和颜色对应关系YUV和颜色对应关系YUV是一种表示颜色的方式，常用于数字影像、视频压缩及传输等领域。
它是由亮度（Y）和两个色度（U和V）组成的，与RGB（红绿蓝）颜色空间相比，YUV能更好地适应人眼的感知特性，具有更好的压缩效果和更小的数据量。
YUV和颜色之间的对应关系可以通过以下方式进行描述：1. Y分量Y分量代表图像的亮度信息，取值范围为0到255，数值越大，表示亮度越高。
在RGB颜色空间中，亮度的计算方法为： Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B。
在YUV颜色空间中，Y分量就是该计算公式的结果。
2. U分量U分量代表图像的色度（色彩饱和度）信息，取值范围为-128到127，数值越大，表示颜色越饱和、色彩越鲜艳。
在RGB颜色空间中，U分量的计算方法为：U = -0.169R - 0.331G + 0.5B。
在YUV颜色空间中，U分量的计算方法为：U = (B-Y) x 0.493。
3. V分量V分量同样代表图像的色度信息，取值范围为-128到127，数值越大，表示颜色越饱和、色彩越鲜艳。
在RGB颜色空间中，V分量的计算方法为：V = 0.5R - 0.419G - 0.081B。
在YUV颜色空间中，V 分量的计算方法为：V = (R-Y) x 0.877。
通过以上公式，我们可以计算出任意一个RGB颜色值对应的YUV值，并且可以相互转换。
在数字影像和视频领域中，常常使用YUV颜色空间来进行压缩和传输，以获得更好的压缩效果和更小的数据量。
总结：YUV是一种表示颜色的方式，可以更好地适应人眼的感知特性，并具有更好的压缩效果和更小的数据量。
YUV和颜色之间的对应关系可以通过Y、U、V三个分量来描述，其中Y分量代表亮度信息，U 和V分量代表色度信息。
通过计算公式，可以将任意一个RGB颜色值转换为对应的YUV值。
opencv yuv 公式
opencv yuv 公式在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
其中，YUV色彩空间是一种常用的色彩编码方式，它将颜色信息和亮度信息分离，广泛应用于数字视频传输和图像处理领域。
本文将介绍OpenCV中YUV色彩空间的相关公式和用法。
一、YUV色彩空间简介YUV色彩空间由亮度（Y）和色度（UV）两个分量组成，亮度分量表示像素的明暗程度，而色度分量则表示像素的颜色信息。
这种分离的方式在图像和视频压缩中非常有用，可以降低数据量并提高压缩效率。
在YUV色彩空间中，亮度（Y）分量占据整个色彩空间的明度信息。
色度（UV）分量则描述了颜色信息，其中U表示与蓝色的差异，V表示与红色的差异。
由于人眼对亮度更加敏感，而对颜色信息的敏感度较低，因此YUV色彩空间能够满足人眼对图像感知的需求。
二、YUV与RGB的转换公式在OpenCV中，我们可以使用以下公式将YUV和RGB色彩空间相互转换：RGB to YUV：Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * BU = 0.492 * (B - Y)V = 0.877 * (R - Y)YUV to RGB：R = Y + 1.13983 * VB = Y + 2.032 * UG = Y - 0.39465 * U - 0.5806 * V其中，R、G、B分别表示RGB色彩空间中的红、绿、蓝分量，而Y、U、V则表示YUV色彩空间中的亮度和色度分量。
三、OpenCV中的YUV图像处理在OpenCV中，我们可以通过以下代码来实现YUV图像的处理：```cpp// 加载YUV图像cv::Mat yuvImage = cv::imread("image.yuv",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// YUV to RGB转换cv::Mat bgrImage;cv::cvtColor(yuvImage, bgrImage, cv::COLOR_YUV2BGR);// 进行图像处理// ...// RGB to YUV转换cv::Mat processedYUVImage;cv::cvtColor(bgrImage, processedYUVImage, cv::COLOR_BGR2YUV);// 保存处理后的YUV图像cv::imwrite("processed_image.yuv", processedYUVImage);```通过这段代码，我们可以加载YUV图像并将其转换为RGB色彩空间，然后进行图像处理，最后再将结果转换回YUV色彩空间并保存。
【总结】关于YUV-RGB格式转换的一些个人理解
【总结】关于YUV-RGB格式转换的⼀些个⼈理解 这段时间⼀直在研究YUV的格式问题例如YUV422、YUV420，在⽹上搜索了很多这⽅⾯的资料，发现很多资料讲的东西是重复的，没有⽐较深⼊的讲解，所以看了之后印象不是很深，过了⼀段时间之后⼜对它们有了困惑。
所以就有了⼀个想法，打算⾃⼰写⼀个c语⾔⼩程序，通过对BMP⽂件的RGB数据读取，然后将得到的RGB数据转换成为YUV格式的⽂件，然后⽤YUV的播放器打开，查看是否解析正确。
(在这⾥，BMP⽂件我选择了24bpp的格式，为了⽅便。
)通过这样的⽅式，正向和逆向学习来加深YUV⽂件的认识。
经过了2天的努⼒，从想法到实践，终于完成了YUV422和YUV420的⽣成，基本上对YUV的⼏种常见格式有了⼀些深⼊的看法，由于本⼈的⽔平有限，如果理解有出⼊，还请各位⽹友能够指出。
⼀、基本思路先附上主要程序的流程图：在正式讲解代码前，我们先来了解YUV的分类：packed: 打包模式，即Y、U、V数据是连续排布的planar: 平⾯模式，即Y、U、V是各⾃分开存放的semi-planar: 半平⾯模式，即Y单独存放, UV⼀起存放上⾯的3种是主要内存排布的分类，⾄于详细的排布如下（主要是YUV422、YUV420）：（我们使⽤⼀张分辨率为 height*width的图⽚为例⼦）YUV422 planar:整个YUV⽂件中，Y、U、V是⼀个⼤数组，⽽其中我们可以看成是三个⼩数组，分别是Y数组（长度为Height*Width）、U数组（长度为Height*Width/2）、V数组（长度为Height*Width/2）。
YUV422 Semi planar:YUV420 planar :整个YUV⽂件中，Y、U、V是⼀个⼤数组，⽽其中我们可以看成是三个⼩数组，分别是Y数组（长度为Height*Width）、U数组（长度为Height*Width/4）、V数组（长度为Height*Width/4）。
RGB与YUV(正式版)
将RGB三个通道的像素值分别乘以相应的权重系数，然后相加得到Y通道的像素 值。
第二步
计算U和V通道的像素值，U通道的像素值可以通过从R通道像素值中减去Y通道 像素值得到，V通道的像素值可以通过从B通道像素值中减去Y通道像素值得到。
YUV转RGB的算法
第一步
将Y通道的像素值作为RGB三个通道 的像素值。
主要用于电视广播和视频压缩。Y分量表示亮度信息，而U和V分量表示
色度信息。
03
总结
RGB和YUV色彩空间的主要区别在于它们处理颜色的方式。RGB基于加
色模型，而YUV基于减色模型。
信号传输的差异
RGB信号传输
RGB信号直接传输红、绿、蓝三个通道的亮度信息，需要 传输更多的数据，尤其是在高清视频中。
第二步
将U和V通道的像素值分别加上相应的 偏移量，然后分别分配给R、G、B三 个通道。
转换过程中的失真问题
01
02
03
色彩失真
由于RGB和YUV颜色空间 在色彩表示上的差异，直 接进行转换可能导致色彩 失真。
亮度失真
在转换过程中，如果对 RGB像素值进行线性变换， 可能会影响图像的亮度信 息，导致亮度失真。
YUV图像质量
YUV主要用于电视广播和视频压缩，通过减少色度通道的数据量来实现高效的压缩。在适 当的压缩和解码条件下，YUV图像质量可以非常接近RGB图像质量。
总结
在图像质量方面，RGB通常提供更真实的颜色再现，而YUV通过高效的压缩实现适合电视 广播和视频应用的效果。
04 RGB与YUV的转换
RGB转YUV的算法
RGB的应用
RGB色彩模式在计算机图形学中广泛应用，用于 创建和编辑图像。
yuv rgb 互转 公式 及算法
1 前言自然界的颜色千变万化，为了给颜色一个量化的衡量标准，就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色，由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程，所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求，就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色。
我们比较常接触到的就包括RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等。
对于数字电子多媒体领域来说，我们经常接触到的色彩空间的概念，主要是RGB , YUV 这两种（实际上，这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型，如sRGB, Adobe RGB, YUV422, YUV420 …）, RGB是按三基色加光系统的原理来描述颜色，而YUV则是按照亮度，色差的原理来描述颜色。
即使只是RGB YUV这两大类色彩空间，所涉及到的知识也是十分丰富复杂的，自知不具备足够的相关专业知识，所以本文主要针对工程领域的应用及算法进行讨论。
2 YUV相关色彩空间模型对于YUV模型，实际上很多时候，我们是把它和YIQ / YCrCb模型混为一谈的。
实际上,YUV模型用于PAL制式的电视系统，Y表示亮度，UV并非任何单词的缩写。
YIQ模型与YUV模型类似，用于NTSC制式的电视系统。
YIQ颜色空间中的I和Q分量相当于将YUV空间中的UV分量做了一个33度的旋转。
YCbCr颜色空间是由YUV颜色空间派生的一种颜色空间，主要用于数字电视系统中。
从RGB到YCbCr的转换中，输入、输出都是8位二进制格式。
三者与RGB的转换方程如下：RGB -> YUV：实际上也就是：Y=0.30R+0.59G+0.11B ，U=0.493(B－Y) ，V=0.877(R－Y)RGB -> YIQ：RGB -> YCrCb：从公式中，我们关键要理解的一点是，UV / CbCr信号实际上就是蓝色差信号和红色差信号，进而言之，实际上一定程度上间接的代表了蓝色和红色的强度，理解这一点对于我们理解各种颜色变换处理的过程会有很大的帮助。
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SHAO Dan , HAN Jia2wei
(Computer Science and Technology College , Changchun University , Changchun 130022 , China)
RGB 与 YUV 之 间 可 以 相 互 转 化[1] , RGB 与
YUV 之间的对应关系如下 :
Y
01257 01504 01098
R 16
Cr = - 01148 - 01291 01439 × G + 128 ,
Cb
01439 - 01368 - 01071
B 128
R 1 - 01001 11402
(长春大学 计算机科学与技术学院 , 吉林 长春 130022)
摘 要 : 首先对色彩空间作了简要的介绍 , 分别介绍了各种色彩空间的原理 、YUV 格式以及 YUV 与 RGB 的关系 , 并且给出了换算公式 , 将 YUV 的色彩空间与 RGB 的色彩空间的大小进行了 比较 。最后介绍了 YUV 的部分取样原理 , 并分别将 YUV444 、YUV422 、YUV411 和 YUV420 这四 种取样方式进行了比较 。 关键词 : 色彩空间 ; YUV ; RGB ; YUV 格式 ; 部分取样 中图分类号 : TP31714 文献标识码 : B
部分 取 样 的 常 见 方 式 有 YUV444 ( 无 压 缩) 、 YUV422 ( 3313 % 压 缩 ) 、YUV411 ( 5010 % 压 缩 ) 、 YUV420 (5010 %压缩) 等 , 其中的数字表明了 Y , U , V 3 个分量的取样比例 , 即各分量水平取样因 子与垂直取样因子乘积的比例 。以 N ×N 大小的 方阵为例 , 假设 :
YCbCr 则是在世界数字组织视频标准研制过程 中作为 ITU - R BT1601 建议的一部分 , 其实是 YUV 经过缩放和偏移的翻版 。其中 Y 与 YUV 中的 Y 含 义一致 , Cb , Cr 同样都指色彩 , 只是在表示方法 上不同而已 。在 YUV 家族中 , YCbCr 是在计算机 系统 中 应 用 最 多 的 成 员 , 其 应 用 领 域 很 广 泛 , J PEG、MPEG均采用此格式 。一般人们所讲的 YUV 大多是指 YCbCr 。YCbCr 有许多取样格式 , 如 4∶4∶ 4 , 4∶2∶2 , 4∶1∶1 和 4∶2∶0 。 115 YD6Dr 色彩空间
RGB ( Red , Green , Blue) 是计算机中最常见 的色彩空间 。它通过红 、绿 、蓝 3 基色的相加来产 生其他的颜色 。由于其设备的独立性 , 它被广泛应 用于计算机图形 、成像系统和彩色电视之中 。而 CMYK (Cyan , Magenta , Yellow , Black) 色彩空间 , 则是通过颜色相减来产生其他的颜色 , 实现方便 , 它被广泛应用于印刷工业 。而 YUV 或 YIQ 或 YCb2 Cr 色彩空间则描述灰度和色差的概念 , 由于易于 实现压缩 , 方便传输和处理 , 它被广泛应用于广播 和电视系统 。正是由于这一点 , 它也被广泛应用于 计算 机 视 频 和 图 像 处 理 之 中 , 如 J PEG 图 像 和 MPEG均使用 YUV 作为存储像素的格式 。在获得显 示硬件支持的情况下 , 使用 YUV 还可以减少和消 除色彩变换处理 , 极大地加快图像的显示速度 。
5 2
长春大学学报
第 14 卷
被北美电视系统所采用 , 被 NTSC 选作为符合色彩 视频标准 。Y 也是指颜色的透明度 , 即灰度 。而 I 代表 In2Phase (同相) , Q 代表 Quadrature (积分) , 它们表示了一种传输色彩信息的调制方法 , 实际上 也指色调 , 只是与 YUV 略有不同 。 114 YCbCr 色彩空间
YUV 是一种基本色彩空间 , 被欧洲的电视系 统所采用 。它被 PAL ( Phase Alternation Line) , NT2 SC (National Television System Committee) 和 SECAM
( Sequentiel Couleur Avec Memoire or Sequential Color with Memory) 用作复合色彩视频标准 。其中 Y指颜 色的明视度 (Luminance) , 即亮度 (Brightness) , 其 实 Y就是图像的灰度值 ( Gray value) , 而 U 和 V 则 是指色调 (Chrominance) , 即描述图像色彩及饱和 度的属性 。黑白系统只使用 Y 信息 , 因为 U 和 V 是附加上去的 , 所以黑白系统仍能正常显示 。 113 YIQ 色彩空间
2 YUV 与 RGB 的相互关系
211 YUV 与 RGB 之间的转换 RGB 在计算机领域有着举足轻重的地位 , 由
于色彩显示器使用红 、绿 、蓝 3 色来产生需要的颜 色 , 所以被广泛用于计算机图形和成像之中 。
然而 , 在处理现实世界的图像时 , RGB 并非 很有效 , 因为它对所有色彩都用等长像素点的 R、 G、B 3 色加以合成 。这就使得每个像素在 R、G、 B 3 个成分上拥有相同的像素深度和显示分辨率 。 而且 , 处理 RGB 色彩空间的图像也不是最有效的 。 由于上述和其他一些原因 , 本系统采用 YUV 色彩 空间 。可以说在计算机领域 , YUV 色彩空间同样 占据着重要地位 。
的一种取样方式 , 压缩比 5010 % ; 若取 N = 2 , M1 = 1 , M2 = 1 , 这就是 YUV420
的一种取样方式 , 压缩比 5010 %。 注意 , 4∶2∶0 并非是色差信号采样为 0 , 而是
和 4∶1∶1 相比 , 在水平方向上提高 1 倍色差采样频 率 , 在垂直方向上以 CrΠCb 间隔的方式减小一半色 差采样[1] 。如图 1 、图 2 、图 3 所示 。
0 引 言
颜色是人的视觉系统对光谱中可见区域的感知 效果 。它仅存在于人的眼睛和大脑中 。为了准确地 描述颜色 , 必须引入色彩空间的概念 。正如几何上 用坐标空间来描述坐标集合 , 色彩空间用数学方式 来描 述 颜 色 集 合 。常 见 的 3 个 基 本 色 彩 模 型 是 RGB , CMYK和 YUV 。
YD6Dr 被用作 SECAM 复合色彩系统视频的标 准 。同样 Y 指颜色的透明度即灰度 , 而 Db 、Dr 表 示颜色信息 。因为它主要用于模拟信号 , 在表示方 法上与 YUV 稍有不同 , 所以自成一家 。 116 CMY色彩空间
CMY (Cyan 、Magenta 、Yellow) 色彩空间也是 一种常用的表示颜色的方式 。计算机屏幕的显示通 常用 RGB 色彩空间 。它是通过颜色的相加来产生 其他颜色 , 这种方法通常称为加色合成法 (Addit2 ive Color Synthesis) 。而在印刷工业上则通常用 CMY 色彩系统 (一般所称的四色印刷 CMYK则是再加上 黑色) , 它是通过颜色相减来产生其他颜色的 , 所 以我们称这种方式为减色合成法 ( Subtractive Color Synthesis) 。
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第4期
邵 丹等 : YUV 与 RGB 之间的转换
5 3
的一种取样方式 , 压缩比 3313 % ; 若取 N = 2 , M1 = 1 , M2 = 1 , 这就是 YUV411
图 1 YUV422 取样格式
图 3 YUV420 取样格式
4 结 语
综上所述 , YUV 的取样格式将直接影响到图 像数据存取空间大小 , 以及读取和存储图像的速 率 。我们在选取 YUV 取样格式时考虑到应在保证 图像不失真的情况下 , 存储空间越小越好 , 对于 YUV411 和 YUV420 两种情况 , 由于 NTSC 是 4∶1∶1 , PAL 采用 4∶2∶0[2] , 所以我们选取了 YUV420 取样 格式 。
参考文献 :
[ 1 ] 何斌 , 马天矛 , 王运坚等. Visual C + + 数字图像处理 第二版 [M]. 北京 : 人民邮电出版社 , 2002. 4 - 8.
[ 2 ] 黎洪松. 数字视频技术及应用 [ M] . 北京 : 清华大 学出版社 , 1997.
图 2 YUV411 取样格式
第 14 卷 第 4 期 2004 年 8 月
长春大学学报 JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY
文章编号 : 1009 - 3907 (2004) 04 - 0051 - 03
YUV 与 RGB 之间的转换
Vol114 No14 Aug. 2004
邵 丹 , 韩家伟
Y
16
G = 1 - 013441 - 017141 × Cr - 128 .
B 1 11772 V 色彩空间大小
由上式得出 YUV 的色彩空间 , 如表 1 所示 。
表 1 YUV 与 RGB 的色彩空间
色彩 空间
R G B
R
G
B
Y Cb Cr
Y
Cb
Cr
YIQ 色彩空间是从 YUV 色彩空间衍生出来的 ,
收稿日期 : 2004205208 作者简介 : 邵 丹 (1976 - ) , 女 , 吉林省长春市人 , 长春大学计算机科学与技术学院助教 , 硕士生 , 主要从事图像处理
方面研究 。
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