一. 公式:基于BT.601-6 BT601 UV 的坐标图(量化后): (横坐标为u,纵坐标为v,左下角为原点) 通过坐标图我们可以看到UV并不会包含整个坐标系,而是呈一个旋转了一定角度的八边形,  U越大蓝色越蓝,V越大,红色越红. 名词解释: 量化后:   Y~[16,235]   U ~[16-240]   V~[16-240]     量化就是让通过线性变换让Y 或 U 或V 处于一定的范围内, 比如让Y [0,1]变到 Y' (16,235)  就这样来实行:  Y' = Y* (2

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型

H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置.该参数用一角度量来表示,红.绿.蓝分别相隔120度.互补色分别相差180度.纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率.S=0时,只有灰度.V表示色彩的明亮程度,范围从0到1.有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系.RGB转化到HSV的算法:max=max(R,G,B) min=min(R,G,B) if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用 的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模

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

转自:http://bbs.chinavideo.org/viewthread.php?tid=4143 还可参考http://www.fourcc.org/yuv.php 小知识:RGB与YUV----摘自<DirectShow实务精选> 作者:陆其明 1.RGB计算机彩色显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样,都是采用R(Red).G(Green).B(Blue)相加混色的原理:通过发射出三种不同强度的电子束,使屏幕内侧覆盖的红.绿.蓝磷光材料发光而产生色彩.这种色彩的表示方法称为RGB色彩

http://blog.csdn.net/scg881008/article/details/7168637 假如是200万像素的sensor,是不是RGB一个pixel是2M,YUV是1M? 首先,200万象素的sensor,就是有2M个pixel;     YUV是电视传输用的名词,一个亮度信号(Y),两个色差信号(U分量.V分量)     YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑 白电视.与RG

一,引言 YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑白电视.与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的带宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输). "Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:是个基带信号.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

YUV转换成RGB void yuvtorgb ( double *rgb,unsigned char *yuv) { int i; rgb[] = ] + + ] - ); // r rgb[] = ] - ] - ) - ]-); // g rgb[] = ] + ]-) + ; // b ;i<;i++) { ) rgb[i] = ; ) rgb[i] = ; } } YUV422转换成RGB void yuv422convertrgb(unsigned char *yuv_ptr,uns

转自:http://blog.csdn.net/qfnu08zzr/article/details/6763159 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. RGB 原理 RGB 是从颜色发光的原理来设计定的,通俗点说它的颜色混合方式就好像有红.绿.蓝三盏灯,当它们的光相互叠合的时候,色彩相混,而亮度却等于两者亮度之总和(两盏灯的亮度嘛!),越混合亮度越高,即加法混合. 有色光可被无色光冲淡并变亮.如蓝色光与白光相遇,结果是产生更加明亮的浅蓝色光.知道它的混合原理后,在软件中设定颜色

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

[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

[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

RGB.YUV.HSV和HSL区别和关联 近期在做的一个需求和颜色转换有关系,所以本篇将开发过程中比较常见的 四种颜色 进行一番梳理. 一.RGB颜色空间 从我们最常见的RGB颜色出发,RGB分别对应着 Red(红).Green(绿).Blue(蓝),也就是我们平时所说的三原色,调整这三种颜色的比例,可以搭配出所有的色彩. 这时你可能就要问了,YUV.HSV.HSL也能描述所有色彩啊,为啥RGB是最常用的捏? 这就要回归到现实了,现实里显示器显像时,每一个像素点后面对应着 3个发光二极管,这3个

1         前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起 到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解 决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Ch

本文为个人学习使用,部分内容摘自他人. 参考: https://www.cnblogs.com/ALittleDust/p/5935983.html http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2013/01/01/2841269.html YUV格式有两大类:planar和packed.对于planar的YUV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.对于packed的YUV格式,每个像素点的Y,U,V是连续交*存储的.

1        前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享一下自

一.HTML5简介 1.HTML5新特性 1)结构元素:section,header,hgroup,footer,nav,article,aside, 2)内容元素:figure,figcaption,mark,time 3) 表单:浏览器端验证.输入类型.输入属性 4)媒体元素:audio元素.video元素.canvas元素 2.其它和H5相关的新技术 1)CSS3 2)web fonts 3) Geolocation API 4) SVG 5) web storage 6) web wor

        经过近两年的不懈努力,笔者的原创教程"ActionScript3游戏中的图像编程"最终在今日划上了完美的句号!这其中记录着笔者多年来在游戏制作,尤其是其中图像处理方面的经验心得.尽管使用的语言是眼下可能正在没落的ActionScript3.0,但因为其中渗透着深刻的编程思想和有用技巧,因此其意义已经远远超越了ActionScript本身.您能够把从本教程学到的知识轻松移植到其它支持图像编程的开发语言中(我也想换个语言重写,可惜精力不足).         此外,本教程还

菲涅耳公式(或菲涅耳方程),由奥古斯丁·让·菲涅耳导出.用来描述光在不同折射率的介质之间的行为.由公式推导出的光的反射称之为"菲涅尔反射".菲涅尔公式是光学中的重要公式,用它能解释反射光的强度.折射光的强度.相位与入射光的强度的关系 在计算机图形学中的应用 一般运用于水面效果,试想一下你站在湖边,低头看向水里,你会发现近的地方非常清澈见底(反射较少),而看远的地方却倒映着天空(反射较多).这就是菲尼尔效应 效果 菲尼尔反射我直接用的红色,可以看到远处的更红,而近处的为光照颜色白色 简化