基于不同色彩空间模型（YUV/RGB）的带宽分析
YUV
YUV 是一种彩色编码系统，主要用在视频、图形处理流水线中(pipeline)。相对于 RGB 颜色空间，设计 YUV 的目的就是为了编码、传输的方便，减少带宽占用和信息出错。它将亮度信息（Y）与色彩信息（UV）分离，没有UV信息一样可以显示完整的图像，只不过是黑白的，这样的设计很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题。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。
和RGB转换公式
Y = 0.298R + 0.612G + 0.117B;
U = -0.168R - 0.330G + 0.498B + 128;
V = 0.449R - 0.435G - 0.083B + 128;
R = Y + 1.4075( V - 128);
G = Y - 0.3455( U - 128) - 0.7169( V - 128);
B = Y + 1.779( U - 128);
位深度
黑白二色的图像是数字图像中最简单的一种，它只有黑、白两种颜色，也就是说它的每个像素只有1位颜色，位深度是1，用2的一次幂来表示；考虑到位深度平均分给R, G, B和Alpha，而只有RGB可以相互组合成颜色。所以4位颜色的图，它的位深度是4，只有2的4次幂种颜色，即16种颜色或16种灰度等级 ) 。8位颜色的图，位深度就是8，用2的8次幂表示，它含有256种颜色 ( 或256种灰度等级 )。24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，256种颜色而存在的，三色组合就形成一千六百万种颜色。
存储方式
在生理学中，有一条规律，那就是人类视网膜上的视网膜杆细胞要多于视网膜锥细胞，说得通俗一些，视网膜杆细胞的作用就是识别亮度，而视网膜锥细胞的作用就是识别色度。所以，你的眼睛对于亮和暗的分辨要比对颜色的分辨精细一些。
YUV码流的存储格式其实与其采样的方式密切相关，主流的采样方式有三种，YUV4:4:4，YUV4:2:2，YUV4:2:0，存储方式分俩种：平面格式（planar）和压缩格式（packed）。
planar格式：先连续存储所有像素点的Y，紧接着存储所有像素点的U，随后是所有像素点的V。
packed格式：每个像素点的Y,U,V是连续交*存储的。
Semi-Planar格式：Y 分量单独存放，UV 分量交错存放
用三个图来直观地表示采集的方式吧，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。
YUV 4:4:4采样，每一个Y对应一组UV分量。
YUV 4:2:2采样，每两个Y共用一组UV分量。
YUV 4:2:0采样，每四个Y共用一组UV分量。
Cb、Cr的含义等同于U、V。
因为YUV420比较常用， 在这里就重点介绍YUV420。YUV420细分为两类：YUV420p和YUV420sp，具体排列方式又可分以下四种。
I420: YYYYYYYY UU VV =>YUV420P
YV12: YYYYYYYY VV UU =>YUV420P
NV12: YYYYYYYY UVUV =>YUV420SP
NV21: YYYYYYYY VUVU =>YUV420SP
I420如下
NV12如下
提问：
【例1】根据前面的介绍，如果用 yuv420p 来表示分辨率为 1280 * 720 的图片，位深度为8，需要占用多少存储空间呢？
每一个像素都需要一个y值。那么总共需要 1280 * 720 = 921600 bytes ; 每四个像素需要一个u 值，那么总共需要 1280 * 720 / 4 = 230400 bytes ; 每四个像素需要一个v 值，那么总共需要 1280 * 720 / 4 = 230400 bytes。
把 y、u、v 三个 plane 加起来就是：921600 + 230400 + 230400 = 1382400 bytes。
常见算法
（1）分离YUV420P像素数据中的Y、U、V分量
int simplest_yuv420_split(char *url, int w, int h,int num){
FILE *fp=fopen(url,"rb+");
FILE *fp1=fopen("output_420_y.y","wb+");
FILE *fp2=fopen("output_420_u.y","wb+");
FILE *fp3=fopen("output_420_v.y","wb+");
unsigned char *pic=(unsigned char *)malloc(w*h*3/2);
for(int i=0;i<num;i++){
fread(pic,1,w*h*3/2,fp);
//Y
fwrite(pic,1,w*h,fp1);
//U
fwrite(pic+w*h,1,w*h/4,fp2);
//V
fwrite(pic+w*h*5/4,1,w*h/4,fp3);
}
free(pic);
fclose(fp);
fclose(fp1);
fclose(fp2);
fclose(fp3);
return 0;
}
调用方式：
simplest_yuv420_split("lena_256x256_yuv420p.yuv",256,256,1);
原图
YUV单独存储分量的三张图片
算法分析：如果视频帧的宽和高分别为w和h，那么一帧YUV420P像素数据一共占用wh3/2 Byte的数据。其中前wh Byte存储Y，接着的wh1/4 Byte存储U，最后wh*1/4 Byte存储V。上述调用函数的代码运行后，将会把一张分辨率为256x256的名称为lena_256x256_yuv420p.yuv的YUV420P格式的像素数据文件分离成为三个文件
output_420_y.y：纯Y数据，分辨率为256x256。
output_420_u.y：纯U数据，分辨率为128x128。
output_420_v.y：纯V数据，分辨率为128x128。
RGB
RGB888，每个颜色信息为8位，一个颜色就有也就是有2的8次方=256的数据信息，然后一个像素通过R G B 三个不同的占比从而显示了一个颜色，这个也是“美术里面的调色板”，用最基本的几个颜色可以调出各种颜色。
正常的RGB24是由24位即3个字节来描述一个像素，R、G、B各8位。而实际使用中为了减少图像数据的尺寸，如视频领域，对R、G、B所使用的位数进行的缩减，如你所说的RGB565和RGB555。
RGB565 就是R-5bit，G-6bit，B-5bit
RGB555 就是R-5bit，G-5bit，B-5bit
RGB888 就是R-8bit，G-8bit，B-8bit ；其实这就是RGB24位
至于BMP那是RGB的像素数据基础上增加位图头数据而成的文件格式。（有兴趣可以自己用Uedit打开一个BMP图，你就会发现图片的头几位是什么信息。）
RGB的存储空间很大，所以图片一般都不小
RGB565 是16位的，2个字节，5+6+5，第一字节的前5位是R，后三位+第二字节前三位是G，第二字节后5位是B。
RGB555 也是16位的，2个字节，RGB各5位，有1位未用。
RGB888 是24位的，3个字节。
参考：
https://www.jianshu.com/p/d2f9be9809ad
https://blog.csdn.net/lanxiaoke123/article/details/100558572
https://zhuanlan.zhihu.com/p/384455058
