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与YUV的变换公式如下:

  

YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算:

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128

V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

反过来,RGB 也可以直接从YUV (256级别) 计算:

R = Y + 1.402 (Cr-128)

G = Y - 0.34414 (Cb-128) - 0.71414 (Cr-128)

B = Y + 1.772 (Cb-128)

YUV格式比较多,下面以YV12格式为例,说明YV12格式转化成RGB24格式的方法。

其基本思路是按照RGB与YUV的变换公式进行逐像素的计算,但具体实现过程中,优化方法和技巧影响最终的转换效率。

说明:为了方便查看转换后的结果,在实现过程中,是BGR24格式代替RGB24格式,其转换过程是不变。

1. 基本实现

按照YUV与RGB的变换公式,逐像素访问Y、U、V分量的值,并转换成RGB。

bool YV12ToBGR24_Native(unsigned char* pYUV,unsigned char* pBGR24,int width,int height)
{
if (width < || height < || pYUV == NULL || pBGR24 == NULL)
return false;
const long len = width * height;
unsigned char* yData = pYUV;
unsigned char* vData = &yData[len];
unsigned char* uData = &vData[len >> ]; int bgr[];
int yIdx,uIdx,vIdx,idx;
for (int i = ;i < height;i++){
for (int j = ;j < width;j++){
yIdx = i * width + j;
vIdx = (i/) * (width/) + (j/);
uIdx = vIdx; bgr[] = (int)(yData[yIdx] + 1.732446 * (uData[vIdx] - )); // b分量
bgr[] = (int)(yData[yIdx] - 0.698001 * (uData[uIdx] - ) - 0.703125 * (vData[vIdx] - )); // g分量
bgr[] = (int)(yData[yIdx] + 1.370705 * (vData[uIdx] - )); // r分量 for (int k = ;k < ;k++){
idx = (i * width + j) * + k;
if(bgr[k] >= && bgr[k] <= )
pBGR24[idx] = bgr[k];
else
pBGR24[idx] = (bgr[k] < )?:;
}
}
}
return true;
}

2. 基于查表法的实现

逐一访问像素,进行浮点运算,比较耗时,因而利用空间换时间思路,以查找表来替代转换过程中的一些计算

优化过程可参考:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/1913162/

static int Table_fv1[] = { -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -,  -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -,  -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -,-, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -,  -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,  , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,  };
static int Table_fv2[] = { -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , };
static int Table_fu1[] = { -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , };
static int Table_fu2[] = { -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , }; bool YV12ToBGR24_Table(unsigned char* pYUV,unsigned char* pBGR24,int width,int height)
{
if (width < || height < || pYUV == NULL || pBGR24 == NULL)
return false;
const long len = width * height;
unsigned char* yData = pYUV;
unsigned char* vData = &yData[len];
unsigned char* uData = &vData[len >> ]; int bgr[];
int yIdx,uIdx,vIdx,idx;
int rdif,invgdif,bdif;
for (int i = ;i < height;i++){
for (int j = ;j < width;j++){
yIdx = i * width + j;
vIdx = (i/) * (width/) + (j/);
uIdx = vIdx; rdif = Table_fv1[vData[vIdx]];
invgdif = Table_fu1[uData[uIdx]] + Table_fv2[vData[vIdx]];
bdif = Table_fu2[uData[uIdx]]; bgr[] = yData[yIdx] + bdif;
bgr[] = yData[yIdx] - invgdif;
bgr[] = yData[yIdx] + rdif; for (int k = ;k < ;k++){
idx = (i * width + j) * + k;
if(bgr[k] >= && bgr[k] <= )
pBGR24[idx] = bgr[k];
else
pBGR24[idx] = (bgr[k] < )?:;
}
}
}
return true;
}

3. 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。

bool YV12ToBGR24_OpenCV(unsigned char* pYUV,unsigned char* pBGR24,int width,int height)
{
if (width < || height < || pYUV == NULL || pBGR24 == NULL)
return false;
Mat dst(height,width,CV_8UC3,pBGR24);
Mat src(height + height/,width,CV_8UC1,pYUV);
cvtColor(src,dst,CV_YUV2BGR_YV12);
return true;
}

4. 基于FFmpeg的实现

利用FFmpeg中swscale实现YUV到RGB的转换,实现过程中,需要构造AVPicture结构,具体实现方法如下。

bool YV12ToBGR24_FFmpeg(unsigned char* pYUV,unsigned char* pBGR24,int width,int height)
{
if (width < || height < || pYUV == NULL || pBGR24 == NULL)
return false;
//int srcNumBytes,dstNumBytes;
//uint8_t *pSrc,*pDst;
AVPicture pFrameYUV,pFrameBGR; //pFrameYUV = avpicture_alloc();
//srcNumBytes = avpicture_get_size(PIX_FMT_YUV420P,width,height);
//pSrc = (uint8_t *)malloc(sizeof(uint8_t) * srcNumBytes);
avpicture_fill(&pFrameYUV,pYUV,PIX_FMT_YUV420P,width,height); //U,V互换
uint8_t * ptmp=pFrameYUV.data[];
pFrameYUV.data[]=pFrameYUV.data[];
pFrameYUV.data []=ptmp; //pFrameBGR = avcodec_alloc_frame();
//dstNumBytes = avpicture_get_size(PIX_FMT_BGR24,width,height);
//pDst = (uint8_t *)malloc(sizeof(uint8_t) * dstNumBytes);
avpicture_fill(&pFrameBGR,pBGR24,PIX_FMT_BGR24,width,height); struct SwsContext* imgCtx = NULL;
imgCtx = sws_getContext(width,height,PIX_FMT_YUV420P,width,height,PIX_FMT_BGR24,SWS_BILINEAR,,,); if (imgCtx != NULL){
sws_scale(imgCtx,pFrameYUV.data,pFrameYUV.linesize,,height,pFrameBGR.data,pFrameBGR.linesize);
if(imgCtx){
sws_freeContext(imgCtx);
imgCtx = NULL;
}
return true;
}
else{
sws_freeContext(imgCtx);
imgCtx = NULL;
return false;
}
}

5. 基于Pinknoise的实现

参考资料:http://wss.co.uk/pinknoise/yuv2rgb/

下载上述网站提供的yuv2rgb代码,利用yuv420_2_rgb888函数即可实现YUV到RGB的转换。

bool YV12ToBGR24_Pinknoise(unsigned char* pYUV,unsigned char* pBGR24,int width,int height)
{
if (width < || height < || pYUV == NULL || pBGR24 == NULL)
return false;
unsigned char *yData = pYUV;
unsigned char *vData = &pYUV[width * height];
unsigned char *uData = &vData[width * height >> ];
yuv420_2_rgb888(pBGR24,yData,uData,vData,width,height,width,width>>,width*,yuv2rgb565_table,);
return true;
}

6. 转换效率分析 

测试序列:1920*1080

测试环境:OpenCV2.4.8, FFmpeg2.0, YUV2RGB v0.03

Method

Time(ms)

YV12ToBGR24_Native

83.7263

YV12ToBGR24_Table

54.2376

YV12ToBGR24_OpenCV

26.0529

YV12ToBGR24_FFmpeg

3.41499

YV12ToBGR24_Pinknoise

14.1215

由上述表格可以看出,基于FFmpeg的格式转换效率最高,利用查找表法可以提高转换效率,但基于查找表法的转换效率有待进一步优化提升。

后续应关注于FFmpeg其格式转换的算法实现,抽取其实现代码,使格式转换不依赖于FFmpeg库。

参考资料:

https://code.google.com/p/libyuv/

【视频处理】YUV与RGB格式转换的更多相关文章

  1. 【图像处理与医学图像处理】YUV与RGB格式转换速度几种方法对比

    [视频处理]YUV与RGB格式转换 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与 ...

  2. 【DSP开发】【VS开发】YUV与RGB格式转换

    [视频处理]YUV与RGB格式转换 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与 ...

  3. YUV与RGB格式转换

    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与YUV的变换公式如下: YUV(25 ...

  4. YUV到RGB的转换

    以下内容来源于网络,下面三个链接里的内容是比较好的,感谢博主的分享. http://blog.csdn.net/housisong/article/details/1859084 http://blo ...

  5. YUV和RGB格式分析

    做嵌入式项目的时候,涉及到YUV视频格式到RGB图像的转换,虽然之前有接触到RGB到都是基于opencv的处理,很多东西并不需要我们过多深入的去探讨,现在需要完全抛弃现有的算法程序,需要从内存中一个字 ...

  6. YUV和RGB格式分析【转】

    转自:http://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4465354.html 做嵌入式项目的时候,涉及到YUV视频格式到RGB图像的转换,虽然之前有接触到RGB到都是基于 ...

  7. YUV和RGB格式单像素所占内存大小分析

    图片的大小定 义为:w * h,宽高分别为w和h 一.YUV格式 1.1.YUV420格式存储方式:先Y,后V,中间是U.其中的Y是w * h,U和V是w/2 * (h/2)举例:如果w = 4,h ...

  8. YUV RGB 格式转换

    第一个公式是RGB转YUV(范围0-255)时用的,第二个公式是用在YUV转换RGB(范围0-255)时用的.1. Y = ; U = -; V = ; 黑色:Y=16 ,U= V =128 红色:Y ...

  9. Android 音视频编解码——RGB与YUV格式转换

    一.RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色. ...

随机推荐

  1. SharePoint2016安装的过程的”Microsoft.SharePoint.Upgrade.SPUpgradeException”错误解决方法

    前提 在windows server 2012的服务器上运行安装sharepoint2016出现如下错误: Could not load file or assembly ‘Microsoft.Dat ...

  2. JAVA通信系列一:Java Socket技术总结

    本文是学习java Socket整理的资料,供参考. 1       Socket通信原理 1.1     ISO七层模型 1.2     TCP/IP五层模型 应用层相当于OSI中的会话层,表示层, ...

  3. Git入门资料汇总

    Git是一个非常好用的版本控制工具,同时,它也是一个相对比较复杂的工具,想要掌握它还是需要花一番功夫的.网络上关于Git的入门资料已经很多了,我就不再重复了,直接把我学习的文章放在这里. Git详解 ...

  4. [模拟电路] 2、Passive Band Pass Filter

    note: Some articles are very good in http://www.electronics-tutorials.ws/,I share them in the Cnblog ...

  5. ASP.NET MVC 系列随笔汇总[未完待续……]

    ASP.NET MVC 系列随笔汇总[未完待续……] 为了方便大家浏览所以整理一下,有的系列篇幅中不是很全面以后会慢慢的补全的. 学前篇之: ASP.NET MVC学前篇之扩展方法.链式编程 ASP. ...

  6. Android Starting Window(Preview Window)

    当打开一个Activity时,如果这个Activity所属的应用还没有在运行,系统会为这个Activity所属的应用创建一个进程,但进程的创建与初始化都需要时间,在这个动作完成之前系统要做什么呢?如果 ...

  7. ABP框架 - 集成OWIN

    文档目录 如果你在应用中同时使用Asp.net Mvc和Asp.net Web API,你需要在你的项目里添加Abp.Owin的nuget包(通常是Web项目)然后在你的OWIN的Startup文件里 ...

  8. Java总结篇系列:Java泛型

    一. 泛型概念的提出(为什么需要泛型)? 首先,我们看下下面这段简短的代码: 1 public class GenericTest { 2 3 public static void main(Stri ...

  9. ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(57)-插件---ueditor使用

    系列目录 目录: 前言 开发环境 知识点 初始使用 自定义工具栏 设置和读取编辑器内容 文件上传 ueditor加水印 ---------------------------------------- ...

  10. 深入netty源码解析之一数据结构

    Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架,它适用于高性能协议的服务端和客户端的快速开发和维护.其架构如下所示: 其核心分为三部分, 最低层为支持零拷贝功能的自定义Byte buffer: 中间层为通 ...