最近因為任務需要，遇到視頻像素格式的問題，學習了NV12和YV12，以及UYVY的具體存儲區別。

總結如下：

像素格式描述了像素數據存儲所用的格式，定義了像素在內存中的編碼方式，RGB和YUV是兩種經常使用的像素格式。

RGB：較為熟悉，具有3個通道R G B，分別對應紅 綠 藍三個分量，由三個分量的值決定顏色；通常，會給RGB圖像加一個通道alpha，即透明度，于是共有四個分量共同控制顏色。（常用的opencv庫默認將圖片以BGR的方式進行存儲，只是通道順序不一樣而已）

YUV：（YCrCb）是指將亮度參量Y和色度參量U/V分開表示的像素格式，主要用于優化彩色視頻信號的傳輸。

YUV像素格式來源于RGB像素格式，通過公式運算，YUV三分量可以還原出RGB，YUV轉RGB的公式如下：

R = Y + 1.403V G = Y - 0.344U - 0.714V B = Y + 1.770U

一般，將RGB和YUV的范圍均限制在[0,255]間，則有如下轉換公式：

R = Y + 1.403(V - 128) G = Y - 0.344(U - 128) - 0.714(V - 128) B = Y + 1.770(U - 128)

YUV采樣：YUV相比于RGB格式最大的好處是可以做到在保持圖像質量降低不明顯的前提下，減小文件大小。YUV格式之所以能夠做到，是因為進行了采樣操作。

YUV碼流的存儲格式與其采樣方式密切相關，主流的采樣方式有3種：

YUV 4:4:4**(YUV444), YUV 4:2:2(YUV422), YUV 4:2:0(YUV420)**

若以以黑點表示采樣該像素點的Y分量，以空心圓圈表示采用該像素點的UV分量，則這三種采樣方式如下：

即：

• YUV 4:4:4采樣，每一個Y對應一組UV分量。
• YUV 4:2:2采樣，每兩個Y共用一組UV分量。
• YUV 4:2:0采樣，每四個Y共用一組UV分量。

YUV存儲格式

YUV存儲可以分為兩種：packed（打包）和planar（平面）；

• packed：Y、U、V分量穿插著排列，三個分量存在一個Byte型數組里；
• planar：Y、U、V分量分別存在三個Byte型數組中；

常見的像素格式

1.YUV422：YUYV、YVYU、UYVY、VYUY

這四種格式每一種又可以分為2類（packed和planar），以YUYV為例，一個6*4的圖像的存儲方式如下：

Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y U U U U U U Y U Y V Y U Y V Y U Y V U U U U U U Y U Y V Y U Y V Y U Y V V V V V V V Y U Y V Y U Y V Y U Y V V V V V V V Y U Y V Y U Y V Y U Y V - Planar - - Packed:YUYV - Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y U U U U U U U Y V Y U Y V Y U Y V Y U U U U U U U Y V Y U Y V Y U Y V Y V V V V V V U Y V Y U Y V Y U Y V Y V V V V V V U Y V Y U Y V Y U Y V Y - Planar - - Packed:UYVY -

如果實際應用中，從camera那邊取到的數據流是UYVY的格式，但是gl顯示或者圖像處理的相關接口又需要用到BGR或I420（YV12或NV12）的格式，那么就需要寫代碼進行轉換（下面給出一些示例代碼片段）：

如果要用opencv的接口將UYVY格式轉成YV12格式（則需要先從UYVY轉成BGR或RGB,再將BGR或RGB轉成YV12）：

//pSrcBuf的存儲格式是UYVY cv::Mat yuv_img = cv::Mat(height, width, CV_8UC2, pSrcBuf); cv::Mat bgr_img; cv::cvtColor(yuv_img, bgr_img, CV_YUV2BGR_UYVY);//pDstBuf的存儲格式是YV12 cv::Mat yv12_img = cv::Mat(height* 3/2, width, CV_8UC1, pDstBuf); cv::cvtColor(bgr_img, yv12_img, CV_BGR2YUV_YV12);

所以下面直接手動轉換，而不調用opencv的cv::cvtColor接口來轉換，也可以進一步熟悉存儲格式規范。

//從UYVY中獲取Y，并存到一個數組 void UYVYToYRow(const char* src_uyvy, char* dst_y, int width) {// Output a row of Y values.for (int x = 0; x < width - 1; x += 2) {dst_y[x] = src_uyvy[1];dst_y[x + 1] = src_uyvy[3];src_uyvy += 4;}} //從UYVY中獲取UV，并分別存到2個數組 void UYVYToUVRow(const char* src_uyvy, int src_stride_uyvy,char* dst_u, char* dst_v, int width) {// Output a row of UV values.for (int x = 0; x < width-1 ; x += 2) {dst_u[0] = src_uyvy[0];dst_v[0] = src_uyvy[2];src_uyvy += 4;dst_u += 1;dst_v += 1;} } int UYVYToI420(const char* src_uyvy, int src_stride_uyvy,char* dst_y, int dst_stride_y,char* dst_u, int dst_stride_u,char* dst_v, int dst_stride_v,int width, int height) {for (int y = 0; y < height - 1; y += 2) {UYVYToUVRow(src_uyvy, src_stride_uyvy, dst_u, dst_v, width);UYVYToYRow(src_uyvy, dst_y, width);UYVYToYRow(src_uyvy + src_stride_uyvy, dst_y + dst_stride_y, width);src_uyvy += src_stride_uyvy * 2;dst_y += dst_stride_y * 2;dst_u += dst_stride_u;dst_v += dst_stride_v;}return 0; }UYVYToI420( pSrcBuf, w*2,pDstBuf, w,pDstBuf + (w*h+w*h/4), w/2, // Put V channel first for YV12pDstBuf + (w*h), w/2, w, h);

那么我如何驗證轉換前后的格式是否正確呢？可以分別用cv::cvtColor以及cv::imwrite將圖像dump到本地查看和對比：

//pSrcBuf的存儲格式是UYVY cv::Mat yuv_img = cv::Mat(height, width, CV_8UC2, pSrcBuf); cv::Mat bgr_img_src; cv::cvtColor(yuv_img, bgr_img_src, CV_YUV2BGR_UYVY); cv::imwrite("UYVY.png", bgr_img_src);//pDstBuf的存儲格式是YV12 cv::Mat yv12_img = cv::Mat(height* 3/2, width, CV_8UC1, pDstBuf); cv::Mat bgr_img_dst; cv::cvtColor(picYV12, bgr_img_dst, CV_YUV2BGR_YV12); cv::imwrite("YV12.png", bgr_img_dst);

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2. YUV420

• YUV420p: I420、YV12
• YUV420sp: NV12、NV21

同樣，對于一個6*4的圖像，這四種像素格式的存儲方式如下：

Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y U U U U U U V V V V V V U V U V U V V U V U V U V V V V V V U U U U U U U V U V U V V U V U V U- I420 - - YV12 - - NV12 - - NV21 -

注：

• I420、YV12三個分量均為平面格式，即分別存在三個Byte型數組中；
• NV12、NV21的存儲格式為Y平面，UV打包，即Y信息存儲在一個數組中，UV信息存儲在一個矩陣中。

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針對opencv常用的bgr，yuv444，yuv422，yuvi420以及nv12/nv21，

從同一幅圖（1920*1080）用這幾種不同格式保存在內存當中，所占內存的大小，

還有進一步總結，

如果單個像素占1個字節，

bgr占1920*1080*3=6,220,800個字節，約6M

yuv444占1920*1080*3=6,220,800個字節，約6M

yuv422占1920*1080*2=4,147,200個字節，約4M

yuvi420或nv12/nv21，占1920*1080*1.5=3,110,400個字節，約3M?

yuv422和yuv420中，u和v不是交錯，而是分開存儲的；

nv12，nv21則是uv交錯存儲的，交錯順序：nv12是先u后v，nv21則是先v后u。

參考鏈接：https://blog.csdn.net/cgwang_1580/article/details/79595958

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的常用视频像素格式NV12、NV21、I420、YV12、YUYV的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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