图像视频编码和FFmpeg(2)-----YUV格式介绍和应用

本文不讲FFmpeg，而是讲YUV图像格式。因为摄像头拍摄出来的原始图像一般都是YUV格式。在FFmpeg中，视频是通过多张YUV图像而得到。

YUV图像格式是什么，这个可以看一下维基百科。这个超链接打开即可，无需细看。因为看了也不会懂YUV格式是什么。不信的话，我问你，对于耳熟能详的RGB格式，你懂了吗？你除了“用红绿蓝表示各种颜色，并且R、G、B一般用一个字节来存储”还懂其他吗？估计不能再说东西了吧。对于YUV也是这样，所以没必要看了。

YUV中的Y、U、V三个分量分别表示明亮度、色度、浓度，每一个分量也是用一个字节来存放的。我们在学习一样新东西时，总是喜欢拿之前学习过的东西作类比，或者想知道新旧东西的关联，下面就给出YUV和RGB两者相互转换的公式：

从公式中可以看到，两者进行转换的时候，可能会发生溢出。这个在计算的时候需要注意。处理的方法是截断。比如大于255的，就将之设255.小于0的，其值为0.

YUV格式是有很多种的。比较常见的有YUV4:4:4、YUV4:2:0、YUV4:2:2。后两种又可以细分成几种的，比如YUV422有YUYV422、UYVY422、YUV422P等。晕了吧~~

其实只需记得：

1. YUV 4:4:4采样，每一个Y对应一组UV分量。
2. YUV 4:2:2采样，每两个Y共用一组UV分量。
3. YUV 4:2:0采样，每四个Y共用一组UV分量。

维基百科关于他们的布局说明：

• 4:4:4表示完全取样。
• 4:2:2表示2:1的水平取样，垂直完全采样。
• 4:2:0表示2:1的水平取样，2:1垂直采样。
• 4:1:1表示4:1的水平取样，垂直完全采样。

布局示意图可以参考链接1和链接2

上面的只是逻辑布局，但作为码农更想知道他们的物理布局(存储方式)，因为要读取数据。这要先了解两个概念：planar和packed。在RGB格式中，假如有3个像素点，那么既可以这样存：RGBRGBRGB，也可以RRRGGGBBB。前面一种称为packed（打包模式），后面一种称为planner（平行模式）。同样对应YUV也是有这两种模式的。

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是连续交叉存储的。

在FFmpeg中，已经定义了这两种模式。可以查看pixfmt.h文件。每一种图像格式，都会对应的说明是哪种模式的。

（1）YUYV422:  packed模式

（2）UYVY422:  packed模式（只是排列方式和前面的不同）

（3）YUV422P： planner模式

（4）YUV420P： planner模式

这里还有一个问题要注意：对于一个width * height的YUV图像，占有多大的字节。这关乎到读取一个YUV文件时，要读多少字节才能把一张图像完全读进内存。对于不同的YUV格式，有不同的大小。

对于YUV422来说，是两个y共享一对u和v。所以y0  u y1  v（YUYV422）这4个字节存储的内存代表了两个像素(y0, u, v) 和(y1, u, v)。所以，4比2的关系，所以一个像素会占两个字节，所以对应YUV422来说要width * height * 2个字节。

在FFmpeg中，有一个函数，可以直接算这个大小的，函数的输入参数就是图像的格式、图像的width和height。下一篇博文会说到这个函数。

好了，扯了这么多，要写些代码才能满足码农。

这个例子先在YUV文件中读取一个图像，然后转换成RGB24格式，最后用OpenCV播放图像，可以达到视频的效果。

 #include<stdio.h>
 #include<highgui.h> //for OpenCV
 
 //转换函数
 void YUV2RGB(int y, int u, int v, int* r, int* g, int* b)
 {
     assert( r != NULL && g != NULL && b != NULL);
 
     *r = y + 1.13983 * (v - );
     *g = y - 0.39465 * (u - ) - 0.58060 * (v - );
     *b = y + 2.03211 * (u - );
 
     *r = *r >  ?  : *r;
     *r = *r <    ?    : *r;
 
     *g = *g >  ?  : *g;
     *g = *g <    ?    : *g;
 
     *b = *b >  ?  : *b;
     *b = *b <    ?    : *b;
 }
 
 //把RGB数据填充到OpenCV的IplImage结构体成员imageData中
 //imageData是一个数组，其用来存放每一个像素点的BGR。
 //其排列的形式很简单(BGR)(BGR)(BGR)(BGR)(BGR)
 void fillImage(IplImage* pimg, int r, int g, int b)
 {
     static int h = , w = ;
 
     //这里是BGR的顺序。因为OpenCV存放像素的顺序的BGRBGRBGR
     pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = b;
     pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = g;
     pimg->imageData[h*pimg->widthStep + w++] = r;
 
     //这部分代码是和OpenCV的一些性质有关，如果看不懂，可以忽略。
     //上面的pimg->widthStep也是与OpenCV的性质有关
     if( w/ >= pimg->width )
     {
         w = ;
         if( h == pimg->height -   )
             h = ;
         else
             ++h;
     }
 }
 
 void convertImage(IplImage* pimg, unsigned char* yuv_buff, int len)
 {
     int i;
     int r, g, b;
     int y0, y1, u, v;
 
     for(i = ; i < len; i += )
     {
         //其排列方式是y0 u y1 v
         //直接提取出来y、u、v三个分量，然后使用公式转成RGB即可
         //因为两个y共享一对uv。故y0 u y1 v能提取出两组(y, u, v)
         y0 = yuv_buff[i + ];
         u  = yuv_buff[i + ];
         y1 = yuv_buff[i + ];
         v  = yuv_buff[i + ];
 
         YUV2RGB(y0, u, v, &r, &g, &b);
         //将RGB分量填充到OpenCV的IplImage中
         fillImage(pimg, r, g, b);
 
         YUV2RGB(y1, u, v, &r, &g, &b);
         fillImage(pimg, r, g, b);
     }
 }
 
 int main(int argc, char** argv)
 {
     const char* filename = argc >  ? argv[] : "waterfall_yuyv422.yuv";
 
     FILE* fin = fopen(filename, "rb");
     if( fin == NULL )
     {
         printf("can't open the file\n");
         return -;
     }
 
     int width = ;
     int height = ;
 
     //一张完整的图像 对应在 yuv文件中 占据的字节数
     //因为是yuyv格式的yuv，所以其排列方式是y0 u y1 v y2 u v y3
     //因为是两个y共享一对u和v。所以y0 u y1 v代表两个像素(y0, u, v)
     //和(y1, u, v)，对应地会有两个RGB像素。
     //也就是说y0 u y1 v这4个字节的内容等于2个像素， 2比1的关系。
     //所以有width * height个像素，就应该要width * height * 2个字节
     //这个关系是yuv422特有的。对于yuv444和yuv420会有不同的比例关系
     int frame_size = width * height * ;
 
     unsigned char* buff = new unsigned char[frame_size];
 
     IplImage* pimg = cvCreateImage(cvSize(width, height),
                                    IPL_DEPTH_8U, );
     cvNamedWindow("1.jpg");
 
     //这里用图像做成一个视频播放器
     while(  )
     {
         int ret = fread(buff, , frame_size, fin);
         if( ret != frame_size )
         {
             break;
         }
 
         convertImage(pimg, buff, frame_size);
         cvShowImage("1.jpg", pimg);
         cvWaitKey();
     }
 
     cvReleaseImage(&pimg);
     cvDestroyWindow("1.jpg");
 
     delete [] buff;
 
     return ;
 }

http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/26402273?utm_source=tuicool&utm_medium=referral