YUV格式分析与转换
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【视频处理】YUV与RGB格式转换
YUV格式分析
图文详解YUV420数据格式
YUV的原理是把亮度与色度分离，研究证明,人眼对亮度的敏感超过色度。利用这个原理，可以把色度信息减少一点，人眼也无法查觉这一点。
YUV三个字母中，其中"Y"表示明亮度（Lumina nce或Luma），也就是灰阶值；而"U"和"V"表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。用这个三个字母好象就是通道命令。
使用YUV的优点有两个:
一.彩色YUV图像转黑白YUV图像转换非常简单，这一特性用在于电视信号上。
二.YUV是数据总尺寸小于RGB格式
关于描述YUV格式，写得比较好是这一篇文件 <<Video Rendering with 8-Bit YUV Formats>>
YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点，但大多数图像处理操作都是基于RGB格式。
因此当要对图像进行后期处理显示时，需要把YUV格式转换成RGB格式。
RGB取值范围均为0255,Y=0255,U=-122+122,V=-157+157
// RGB 转换成 YUV
Y = (0.257 * R) + (0.504 * G) + (0.098 * B) + 16
Cr = V = (0.439 * R) - (0.368 * G) - (0.071 * B) + 128
Cb = U = -( 0.148 * R) - (0.291 * G) + (0.439 * B) + 128
//YUV 转换成 RGB
B = 1.164(Y - 16) + 2.018(U - 128)
G = 1.164(Y - 16) - 0.813(V - 128) - 0.391(U - 128)
R = 1.164(Y - 16) + 1.596(V - 128)
//以下是经过简化的公式,运算量比上述公式要小一些。
//RGB转YUV
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U'= (BY)*0.565
V'= (RY)*0.713
// YUV转RGB
R = Y + 1.403V'
G = Y - 0.344U' - 0.714V'
B = Y + 1.770U'
如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。因此用YUV格式由彩色转黑白信号相当简单.
在技术文档里，YUV经常有另外的名字, YCbCr ,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，Cb Cr 就是本来理论上的“分量/色差”的标识。C代表分量(是component的缩写)Cr、Cb分别对应r(红)、b(蓝)分量信号，Y除了g(绿)分量信号，还叠加了亮度信号。
还有一种格式是YPbPr格式,它与YCbPr格式的区别在于,其中YCbCr是隔行信号，YPbPr是逐行信号。
数字信号都是YCbCr ，其应用领域很广泛，JPEG、MPEG均采用此格式。在后文中，如无特别指明，讲的YUV都是指YCbCr格式。
而YPbPr一般是模拟信号，我引用两段来说明两者区别
什么是YCbCr?
YCbCr表示隔行分量端子，是属于YUV经过缩放和偏移的翻版，常说的YUV也称作YCbCr。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，Cb Cr 就是本来理论上的“分量/色差”的标识。C代表分量(是component的缩写)Cr、Cb分别对应r(红)、b(蓝)分量信号，Y除了g(绿)分量信号，还叠加了亮度信号。
其中YCbCr是隔行信号，YPbPr是逐行信号。YCbCr 是在计算机系统中应用最多的一种信号，其应用领域很广泛，JPEG、MPEG均采用此格式。
什么是YPbPr?
Y'CbCr 在模拟分量视频(analog component video)中也常被称为YPbPr，YPbPr是将模拟的Y、PB、PR信号分开，使用三条线缆来独立传输，保障了色彩还原的准确性，YPbPr表示逐行扫描色差输出.YPbPr接口可以看做是S端子的扩展，与S端子相比，要多传输PB、PR两种信号，避免了两路色差混合解码并再次分离的过程，也保持了色度通道的最大带宽，只需要经过反矩阵解码电路就可以还原为RGB三原色信号而成像，这就最大限度地缩短了视频源到显示器成像之间的视频信号通道，避免了因繁琐的传输过程所带来的图像失真，保障了色彩还原的准确，目前几乎所有大屏幕电视都支持色差输入。
基于OpenCV的实现
利用OpenCV提供的转换函数实现YUV到RGB的转换，实现简单方便。实现过程，只需要合理构造包含YUV数据的Mat，具体实现方法如下。
Mat img = imread(imagename); // the newer cvLoadImage alternative, MATLAB-style function
if(img.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename.c_str());
return -1;
}
if( img.empty() ) // check if the image has been loaded properly
return -1;
Mat img_yuv;
cvtColor(img, img_yuv, COLOR_BGR2YCrCb); // convert image to YUV color space. The output image will be created automatically
namedWindow("image with img_yuv", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image with img_yuv", img_yuv);
PS. opencv 3.3.1 cvtColor 中是利用 lambada 并行处理
case COLOR_BGR2YCrCb: case COLOR_RGB2YCrCb:
case COLOR_BGR2YUV: case COLOR_RGB2YUV:
CV_Assert( scn == 3 || scn == 4 );
_dst.create(sz, CV_MAKETYPE(depth, 3));
dst = _dst.getMat();
hal::cvtBGRtoYUV(src.data, src.step, dst.data, dst.step, src.cols, src.rows,
depth, scn, swapBlue(code), code == COLOR_BGR2YCrCb || code == COLOR_RGB2YCrCb);
