Skip to content

Latest commit

 

History

History
268 lines (175 loc) · 9.27 KB

图解YU12、I420、YV12、NV12、NV21、YUV420P、YUV420SP、YUV422P、YUV444P的区别.md

File metadata and controls

268 lines (175 loc) · 9.27 KB
Raw

概述

YUV模型是根据一个亮度(Y分量)和两个色度(UV分量)来定义颜色空间，常见的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等，其中比较常见的YUV420分为两种：YUV420P和YUV420SP。

我们在android平台下使用相机默认图像格式是NV21属于YUV420SP格式

YUV采样

YUV 4:4:4采样，每一个Y对应一组UV分量,一个YUV占8+8+8 = 24bits 3个字节。
YUV 4:2:2采样，每两个Y共用一组UV分量,一个YUV占8+4+4 = 16bits 2个字节。
YUV 4:2:0采样，每四个Y共用一组UV分量,一个YUV占8+2+2 = 12bits 1.5个字节。

我们最常见的YUV420P和YUV420SP都是基于4:2:0采样的，所以如果图片的宽为width，高为heigth，在内存中占的空间为width * height * 3 / 2，其中前width * height的空间存放Y分量，接着width * height / 4存放U分量，最后width * height / 4存放V分量。

YUV420P(YU12和YV12)格式

YUV420P又叫plane平面模式，Y , U , V分别在不同平面，也就是有三个平面，它是YUV标准格式4：2：0，主要分为：YU12和YV12

  • YU12格式

在android平台下也叫作I420格式，首先是所有Y值，然后是所有U值，最后是所有V值。

YU12：亮度(行×列) + U(行×列/4) + V(行×列/4)

  • YV12格式

YV12格式与YU12基本相同，首先是所有Y值，然后是所有V值，最后是所有U值。只要注意从适当的位置提取U和V值，YU12和YV12都可以使用相同的算法进行处理。

YV12：亮度Y(行×列) + V(行×列/4) + U(行×列/4)

YU12: YYYYYYYY UUVV    =>    YUV420P
YV12: YYYYYYYY VVUU    =>    YUV420P

YUV模型是根据一个亮度(Y分量)和两个色度(UV分量)来定义颜色空间，常见的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等，其中比较常见的YUV420分为两种：YUV420P和YUV420SP。

我们在android平台下使用相机默认图像格式是NV21属于YUV420SP格式## YUV420SP(NV21和NV12)格式

YUV420SP格式的图像阵列，首先是所有Y值，然后是UV或者VU交替存储，NV12和NV21属于YUV420SP格式，是一种two-plane模式，即Y和UV分为两个plane，但是UV(CbCr)为交错存储，而不是分为三个平面。

  • NV21格式

android手机从摄像头采集的预览数据一般都是NV21，存储顺序是先存Y，再VU交替存储，NV21存储顺序是先存Y值，再VU交替存储：YYYYVUVUVU，以 4 X 4 图片为例子，占用内存为 4 X 4 X 3 / 2 = 24 个字节

  • NV12格式

NV12与NV21类似，也属于YUV420SP格式，NV12存储顺序是先存Y值，再UV交替存储：YYYYUVUVUV，以 4 X 4 图片为例子，占用内存为 4 X 4 X 3 / 2 = 24 个字节

注意：在DVD中，色度信号被存储成Cb和Cr(C代表颜色，b代表蓝色，r代表红色)

NV12: YYYYYYYY UVUV    =>YUV420SP
NV21: YYYYYYYY VUVU    =>YUV420SP

YUV和RGB转换

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

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)

分离YUV420P

下面基于实例来理解Y，U，V分量的作用

先使用ffmpeg将指定的图片转为yuv420p格式

ffmpeg -i input.jpg -s 510x510 -pix_fmt yuv420p input.yuv
  • 分离YUV分量

笔者使用的Clion直接运行下面这段代码，分离出所需的文件

void split_yuv420(char *inputPath, int width, int height) {

    FILE *fp_yuv = fopen(inputPath, "rb+");

    FILE *fp_y = fopen("output_420_y.y", "wb+");
    FILE *fp_u = fopen("output_420_u.y", "wb+");
    FILE *fp_v = fopen("output_420_v.y", "wb+");

    unsigned char *data = (unsigned char *) malloc(width * height * 3 / 2);

    fread(data, 1, width * height * 3 / 2, fp_yuv);
    //Y
    fwrite(data, 1, width * height, fp_y);
    //U
    fwrite(data + width * height, 1, width * height / 4, fp_u);
    //V
    fwrite(data + width * height * 5 / 4, 1, width * height / 4, fp_v);

    //释放资源
    free(data);

    fclose(fp_yuv);
    fclose(fp_y);
    fclose(fp_u);
    fclose(fp_v);
}

笔者使用的是ubuntu系统，因此运行yuvplayer.exe文件，需要提前安装好wine：sudo apt install wine，运行yuvplayer之后，需要先设置像素格式为Y，否则你看到的图像可能会有问题

先看output_420_y.y文件：(分辨率设置为510x510)

output_420_u.y显示如下：(分辨率设置为255x255)

output_420_v.y显示如下：(分辨率设置为255x255)

  • 生成灰度图

上面的例子实际上已经生成了一个灰度图了，但是只保留了Y分量，你如果直接用ffplay工具查看会有问题，下面的函数将会生成一个标准的YUV文件并且保留Y分量，你可能会有疑问，为什么U分量和V分量要写入0x80，其实你可以参考上面的YUV转RGB的公式，YUV数据是无法直接显示的，最终需要转成RGB显示，因此我这里是只需要保留Y分量，忽略UV分量的影响，因此根据上面的公式，我在Y和U分量中都写入128就是十六进制的0x80

  • 保留Y分量(生成灰度图)
void yuv420p_y(char *inputPath, char *outputPath, int width, int height) {

    FILE *inFile = fopen(inputPath, "rb+");
    FILE *outFile = fopen(outputPath, "wb+");

    unsigned char *data = (unsigned char *) malloc(width * height * 3 / 2);

    fread(data, 1, width * height * 3 / 2, inFile);

    //Y分量
    fwrite(data, 1, width * height, outFile);

    unsigned char *buffer = (unsigned char *) malloc(width * height / 4);
    memset(buffer, 0x80, width * height / 4);
    //U分量
    fwrite(buffer, 1, width * height / 4, outFile);
    //V分量
    fwrite(buffer, 1, width * height / 4, outFile);

    free(buffer);
    free(data);
    fclose(inFile);
    fclose(outFile);
}
int main() {

    yuv420p_y("/home/byhook/media/input.yuv", "/home/byhook/media/output.yuv", 510, 510);

    return 0;
}

使用ffplay来播放yuv格式的文件：

ffplay -f rawvideo -video_size 510x510 output.yuv

要注意这里的分辨率不能错

分离YUV422P

YUV422P基于YUV 4:2:2采样，每两个Y共用一组UV分量,一个YUV占8+4+4 = 16bits 2个字节。分离代码如下：

void split_yuv422(char *inputPath, int width, int height) {

    FILE *fp_yuv = fopen(inputPath, "rb+");

    FILE *fp_y = fopen("output_422_y.y", "wb+");
    FILE *fp_u = fopen("output_422_u.y", "wb+");
    FILE *fp_v = fopen("output_422_v.y", "wb+");

    unsigned char *data = (unsigned char *) malloc(width * height * 2);

    fread(data, 1, width * height * 2, fp_yuv);
    //Y
    fwrite(data, 1, width * height, fp_y);
    //U
    fwrite(data + width * height, 1, width * height / 2, fp_u);
    //V
    fwrite(data + width * height * 3 / 2, 1, width * height / 2, fp_v);

    //释放资源
    free(data);

    fclose(fp_yuv);
    fclose(fp_y);
    fclose(fp_u);
    fclose(fp_v);
}

分离YUV444P

YUV444P基于YUV 4:4:4采样，每一个Y对应一组UV分量,一个YUV占8+8+8 = 24bits 3个字节。分离代码如下：

void split_yuv444(char *inputPath, int width, int height) {

    FILE *fp_yuv = fopen(inputPath, "rb+");

    FILE *fp_y = fopen("output_444_y.y", "wb+");
    FILE *fp_u = fopen("output_444_u.y", "wb+");
    FILE *fp_v = fopen("output_444_v.y", "wb+");

    unsigned char *data = (unsigned char *) malloc(width * height * 3);

    fread(data, 1, width * height * 3, fp_yuv);
    //Y
    fwrite(data, 1, width * height, fp_y);
    //U
    fwrite(data + width * height, 1, width * height, fp_u);
    //V
    fwrite(data + width * height * 2, 1, width * height, fp_v);

    //释放资源
    free(data);

    fclose(fp_yuv);
    fclose(fp_y);
    fclose(fp_u);
    fclose(fp_v);
}

参考：

https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/50534150

https://en.wikipedia.org/wiki/YUV