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YUV 格式与 RGB 格式的相互转换公式及C++ 代码
YUV 格式与 RGB 格式的相互转换公式
最近在用的一个工业相机,输出的图像格式是 YUY2 格式。而在电脑上显示时需要 RGB 格式,所以就花了些时间在网上查了些相关的资料。说实话,网上关于 YUV 与 RGB 格式变换的文章挺多的,本来不需要我再多写这么一篇。但是网上那些文章中给出了各种各样的变换公式,公式的系数又各不相同,让人看了之后越看越糊涂。其实那些文章的公式基本都是对的,只不过因为作者忘记给出变换公式的定义域与值域,所以给读者使用造成了很大的麻烦。
为此我就写了这篇文章,来梳理一下各种网文中的各种公式。
在 Keith Jack’s 的书 “Video Demystified” (ISBN 1-878707-09-4) 给出的公式是这样的。
RGB to YUV
YUV to RGB
注意在上面的式子中,RGB 的范围是
CCIR 601 定义的转换公式是:
这里 RGB 的取值范围是
大家仔细看,这两个来源给出的公式系数有些细微的差别,如果将公式中的 YUV 和 RGB 的取值范围统一成相同的,计算出的结果也略有不同,但是差异很小,基本上眼睛看不出区别来。所以大家不用计较这两个公式的区别。
如果把 RGB 和YUV 的范围都放缩到
RGB 到 YUV 的转换公式变化很小,只是VU 的值做了个平移。
上面的公式涉及到浮点运算,可以转换成整数运算来加速:
u = U - 128;
v = V - 128;
R = qRound(0, Y + v + (v * 103) >> 8, 255);
G = qRound(0, Y – (u * 88) >> 8 – (v * 183) >> 8, 255);
B = qRound(0, Y + u + (u * 198) >> 8, 255);
这里的 qRound 是 Qt 里的函数,作用是将值域限制到
上面的公式用 C++ 来实现可以写成这样:
/**
* @brief yuv2rgb
* @param y [0, 255]
* @param u [0, 255]
* @param v [0, 255]
* @return #ABGR
*/
inline QRgb yuv2rgb(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v)
{
int R = qRound(y + 1.403 * (v - 128)); // 四舍五入到最近的整数
int G = qRound( - 0.343 * (u - 128) - 0.714 * (v - 128));
int B = qRound(y + 1.770 * (u - 128));
R = qBound(0, R, 255);
G = qBound(0, y + G, 255);
B = qBound(0, B, 255);
return qRgb(R, G, B);
}
/**
* @brief rgb2yuv
* @param rgb [0, 255]
* @param y [0, 255]
* @param u [0, 255]
* @param v [0, 255]
*/
inline void rgb2yuv(QRgb rgb, uint8_t &y, uint8_t &u, uint8_t &v)
{
int R = qRed(rgb);
int B = qBlue(rgb);
int G = qGreen(rgb);
int Y, U, V;
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B;
U = -0.169 * R - 0.331 * G + 0.500 * B + 128;
V = 0.500 * R - 0.419 * G - 0.081 * B + 128;
y = qBound(0, Y, 255);
u = qBound(0, U, 255);
v = qBound(0, V, 255);
}
inline QRgb yuv2rgb_fast(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v)
{
u = u - 128;
v = v - 128;
int r_dif = v + ((v * 103) >> 8);
int g_dif = -((u * 88) >> 8) - ((v * 183) >> 8);
int b_dif = u +((u * 198) >> 8);
int R = y + r_dif;
int G = y + g_dif;
int B = y + b_dif;
R = qBound(0, R, 255);
G = qBound(0, G, 255);
B = qBound(0, B, 255);
return qRgb(R, G, B);
}
用移位运算代替浮点数乘法确实可以算的快一些。但是要求更高速度时还是略显的有点慢。这时可以用查表法。
从上式可以看出,要求出 R ,只需要 Y 和 V 的信息。这个计算结果可以事先算好存储在一个
G 的计算稍微复杂点,
这一部分的计算可以用个 C++ 的类来封装。
class YUV2RGBConverter
{
public:
YUV2RGBConverter();
QRgb yuv2rgb(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v);
void yuy2(const uint8_t * yuy2, QRgb * rgb, size_t size);
void vyuy(const uint8_t * yuy2, QRgb * rgb, size_t size);
void yuv422(const uint8_t * yuv_y,
const uint8_t * yuv_u,
const uint8_t * yuv_v,
QRgb * rgb,
size_t size);
private:
static uint8_t RYV[256][256];
static uint8_t BYU[256][256];
static uint16_t TUV[256][256];
static uint8_t GYT[256][270];
static bool m_table_init;
};
inline QRgb YUV2RGBConverter::yuv2rgb(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v)
{
int R = RYV[y][v];
int G = GYT[y][TUV[u][v]];
int B = BYU[y][u];
return qRgb(R, G, B);
}
bool YUV2RGBConverter::m_table_init = false;
uint8_t YUV2RGBConverter::RYV[256][256];
uint8_t YUV2RGBConverter::BYU[256][256];
uint16_t YUV2RGBConverter::TUV[256][256];
uint8_t YUV2RGBConverter::GYT[256][270];
YUV2RGBConverter::YUV2RGBConverter()
{
int R, G, B, T;
if(!m_table_init)
{
for(int y = 0; y < 256; y++)
{
for(int v = 0; v < 256; v++)
{
int u = v;
R = qRound(y + 1.403 * (v - 128));
B = qRound(y + 1.770 * (u - 128));
RYV[y][v] = qBound(0, R, 255);
BYU[y][u] = qBound(0, B, 255);
}
}
for(int u = 0; u < 256; u++)
{
for(int v = 0; v < 256; v++)
{
T = qRound(-0.343 * (u - 128) - 0.714 * (v - 128));
// T 的范围 [-134, 135]
TUV[u][v] = qBound(0, T + 134, 269);
}
}
for(int y = 0; y < 256; y++)
{
for(int t = 0; t < 270; t++)
{
G = y + (t - 134);
GYT[y][t] = qBound(0, G, 255);
}
}
m_table_init = true;
}
}
void YUV2RGBConverter::yuy2(const uint8_t *yuy2, QRgb * rgb, size_t size)
{
size_t i = 0;
do
{
uint8_t y0 = *yuy2++;
uint8_t u = *yuy2++;
uint8_t y1 = *yuy2++;
uint8_t v = *yuy2++;
*rgb++ = yuv2rgb(y0, u, v);
*rgb++ = yuv2rgb(y1, u, v);
i += 2;
}while(i < size);
}
void YUV2RGBConverter::vyuy(const uint8_t * yuy2, QRgb * rgb, size_t size)
{
size_t i = 0;
do
{
uint8_t v = *yuy2++;
uint8_t y0 = *yuy2++;
uint8_t u = *yuy2++;
uint8_t y1 = *yuy2++;
*rgb++ = yuv2rgb(y0, u, v);
*rgb++ = yuv2rgb(y1, u, v);
i += 2;
}while(i < size);
}
void YUV2RGBConverter::yuv422(const uint8_t * yuv_y,
const uint8_t * yuv_u,
const uint8_t * yuv_v,
QRgb * rgb,
size_t size)
{
size_t i = 0;
do
{
uint8_t y0 = *yuv_y++;
uint8_t y1 = *yuv_y++;
uint8_t u = *yuv_u++;
uint8_t v = *yuv_v++;
*rgb++ = yuv2rgb(y0, u, v);
*rgb++ = yuv2rgb(y1, u, v);
i += 2;
}while(i < size);
}
上面的代码中又出现了几种新名词:yuy2、vyuv 和 yuv422,这个是YUV 数据存放的几种常见格式。
YUY2是packed方式的。水平方向两个像素打包到一个DWORD,并且UV采样率只有Y的一半,这符合人的视觉特征能有效的压缩数据,具体布局为[Y0,U0,Y1,V0,Y2,U1,Y3,V1,Y4,U2,Y5,V2,…]。
vyuv 与 YUY2 很类似,只是排列顺序颠倒了:V,Y,U,Y,V,Y,U,Y,V,Y,U,Y,…..
yuv422 格式是把 YUV 这三个通道分开存储到三个数组。UV采样率还是只有Y的一半。
YUV 格式与 RGB 格式的相互转换公式及C++ 代码