图像常见格式及转换(BGR,YUV,NV12,YUV444)

news2024/11/24 22:48:47

常见格式

RGB

RGB 是最常用于显示器的色彩空间，R(red)是红色通道，G(green)是绿色，B(blue)是蓝色通道。这三种颜色以不同的量进行叠加，就可以显示出五彩缤纷的色彩。RGB 格式里(0,0,0)代表着黑色，(255,255,255)代表着白色。R channel数值越高，说明颜色中含有的红色分量越多。通常，RGB 格式的图片都是用于计算机屏幕显示。注意: OpenCV(开源计算机视觉库，包含了许多可用的视觉算法，图像处理必备神器)图像通道的默认排序是 BGR。RGB排列的方式如下图：

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BGR

BGR与RGB基本相同，除了区域顺序颠倒。红色占据最不重要的区域，绿色占第二位（静止），蓝色占第三位。BGR排列的方式如下图所示：

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BGRP

BGRP与BGR类似，只是排列方式做了改变，不在是BGR依次排列，而是依次先把B像素排列起来，再把G像素排列起来，最后再把R像素排列起来。排列方式如下图所示：
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RGBP

RGBP与RGB类似，只是排列方式做了改变，不在是RGB依次排列，而是依次先把R像素排列起来，再把G像素排列起来，最后再把B像素排列起来。排列方式如下图所示：
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YUV

YUV 色彩空间实际上是把一幅彩色的图片分成了一个表示暗亮程度的亮度信号(Luminance)Y，和两个表示颜色的色度信号(Chrominance)U 和 V。U，V通道分别是蓝色通道和红色通道，Y 通道表示亮度信息。U 通道数值越高，颜色就越接近蓝色，V 通道数值越高，颜色就越接近红色,Y 通道数值越高，图片则越亮。这种颜色通道其实是被欧洲的电视系统采用的一种颜色编码方式，主要是为了让信号支持新的彩色电视，但也继续支持黑白电视。如果是黑白电视，只使用 Y 通道信号就够了。关于yuv的存储方式，一般有两种方式，一种叫packed模式，一种叫planar模式。packed模式y，u，v交错排列，而planar模式y和u，v的排列是分开的，而具体u与v继续分开或者继续交错排列根据具体的格式相关。

packed模式如下图：
planar模式如下图：

其中，YUV常见的格式又分为YUV444格式和YUV420格式，YUV444这种格式占用空间最大，每个像素点有一个Y分量+一个U分量+一个V分量所以和rgb一样每个像素点占用3个字节，根据UV顺序不同，分为I444和YV24格式。如下图所示：

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YUV420每四个y分量共用一个UV分量，所以每个像素点占用1.5个字节空间，根据存储顺序不一样又分为四个不同的类型：NV12、NV21、YU12(或者I420)和YV12(或者YUV20P)格式。如下图所示：

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图像格式大小

根据上述理论，假设一张图片宽度是w，长度是h，那么如果图像是RGB格式、BGR格式、RGBP格式、BGRP格式、YUV444格式，那么图像大小是wxhx3；如果图像格式为NV12格式，那么图像大小是wxhx3/2，具体就是Y分量大小是wxh，UV分量大小为wxh/2；如果图像是Y格式，那么图像大小是wxh。

图像格式转换

以opencv为例，介绍如何读取一张图片并转换为上述图像格式。

BGR

// 默认情况，opencv读取图片即为BGR格式
cv::imread(image_file, cv::IMREAD_COLOR);

RGB

// 读取图片为BGR格式
cv::Mat bgr_mat = cv::imread(FLAGS_image_file, cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat rgb_mat;
// BGR转RGB
cv::cvtColor(bgr_mat, rgb_mat, COLOR_BGR2RGB);

YUV444

// 读取图片为BGR格式
cv::Mat bgr_mat = cv::imread(FLAGS_image_file, cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat rgb_mat;
// BGR转YUV444
cv::cvtColor(bgr_mat, rgb_mat, cv::COLOR_BGR2YUV);

NV12

// 读取图片为BGR格式
cv::Mat bgr_mat = cv::imread(FLAGS_image_file, cv::IMREAD_COLOR);
auto height = bgr_mat.rows;
auto width = bgr_mat.cols;

// BGR转NV12
cv::Mat img_nv12；
cv::Mat yuv_mat;
cv::cvtColor(bgr_mat, yuv_mat, cv::COLOR_BGR2YUV_I420);

uint8_t *yuv = yuv_mat.ptr<uint8_t>();
img_nv12 = cv::Mat(height * 3 / 2, width, CV_8UC1);
uint8_t *ynv12 = img_nv12.ptr<uint8_t>();

int uv_height = height / 2;
int uv_width = width / 2;

// copy y data
int y_size = height * width;
memcpy(ynv12, yuv, y_size);

// copy uv data
uint8_t *nv12 = ynv12 + y_size;
uint8_t *u_data = yuv + y_size;
uint8_t *v_data = u_data + uv_height * uv_width;

for (int i = 0; i < uv_width * uv_height; i++) {
  *nv12++ = *u_data++;
  *nv12++ = *v_data++;
}