本文主要是介绍【音视频 | YUV格式】深入理解 YUV 数据格式，一文弄懂，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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⏰发布时间⏰： 2024-08-20 09:47:15
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目录
- 🎄一、什么是 YUV 数据格式
- 🎄二、YUV 采样格式分类
- 🎄三、YUV 存储格式分类
- ✨3.1 YUV444类型(`I444、YV24、NV24、NV42、YUV444 Packed`)
- ✨3.2 YUV422类型(`I422、YV16、NV16、NV61、YUVY、VYUY、UYVY`)
- ✨3.3 YUV420类型(`I420、YV12、NV12、NV21`)
- 🎄四、YUV 格式的应用
- 🎄五、总结
🎄一、什么是 YUV 数据格式
在图像和视频处理领域，YUV 格式是一种常见且重要的色彩编码方式，常用来做视频帧裸数据的表示。YUV主要应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要占用极少的频宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。
YUV 是一种将亮度（Luminance，用 Y 表示）和色度（Chrominance，用 U 和 V 表示）分开进行编码的方式。其中，Y分量代表了图像的亮度信息(明亮度，也称灰阶值)，而 U 和 V 分量则携带了颜色信息(色调和饱和度)。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将 RGB 信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面——色调与饱和度，分别用Cb和Cr来表示。Cb反映的则是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异；Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。所以，有时也会看到一些场景使用YCbCr来代替YUV。
与常见的 RGB 格式（红、绿、蓝三原色）不同，YUV 格式在存储和传输图像数据时具有一些独特的优势。
本文将带您深入了解 YUV 格式的原理、特点以及其在各种应用中的优势。
🎄二、YUV 采样格式分类
由于人眼对 Y 的敏感度远超于对 U 和 V 的敏感，所以有时候可以多个 Y 分量共用一组 UV，这样既可以极大得节省空间，又可以不太损失质量。YUV 按照采样格式的不同，可以分成三类：
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YUV4:4:4：在这种格式中，Y、U、V 三个分量的采样比例相同，每个像素都有独立的 Y、U、V 值，图像质量最高，但数据量也最大。图像中每个像素点都采集YUV分量，如下图
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YUV4:2:2：Y 分量的采样频率与像素相同，而 U 和 V 分量的采样频率是 Y 分量的一半。即在水平方向上，每两个像素共用一组 U、V 值。也就是说，图像的一行中，如果第一个像素点采集了 UV 分量，那第二个就不采集 UV 分量，依次类推，最终采集的每一行YUV的数量比值是
4:2:2，如下图：
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YUV4:2:0：Y 分量的采样频率与像素相同，U 和 V 分量在水平和垂直方向上的采样频率均为 Y 分量的一半。也就是说，在图像的同一行中，如果采集了U分量，那就不会采集V分量，并且下一行只采集Y分量、V分量。采集U、V分量时是隔一个像素采集一次。如下图：
第一行是采集U分量的，所以整行都不会采集V分量，且U分量是隔一个像素采集一次(第一个像素采，第二个就不采)；
因为上一行采集了U分量，所以第二行是采集V分量的，整行没采集U分量，且V分量是隔一个像素采集一次；
最终采集下来，如果第一行YUV数量比值是4:2:0，那么第二行就是4:0:2，依次类推。
在这三种格式中，YUV4:2:0是一种比较常见的压缩格式，在保证一定图像质量的前提下，大大减少了数据量。
🎄三、YUV 存储格式分类
采集到的yuv数据要怎么存储呢？是把Y、U、V分量都分开存储，还是交叉存储？
针对这个问题，如果没有一个标准的话，你存你的，我存我的，就可能造成你读取的YUV数据在其他人那里无法解析。YUV有三种存储格式：
Planar格式（平面格式）：Y、U、V 三个分量分别存储。Semi-Planar格式（半平面格式）：Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。Packed格式（打包格式）：三个分量全部交错存储。
下面结合YUV的采样格式，以 6*4 的YUV图像为例，介绍常见的YUV类型。
✨3.1 YUV444类型(I444、YV24、NV24、NV42、YUV444 Packed)
I444（属于 YUV 444 Planar）
I444格式是一种Planar格式（平面格式），将 YUV444 采样数据的YUV三个分量分别存储，如下图：先存储所有的Y分量，然后存储U分量，最后存储V分量。
YV24（属于 YUV 444 Planar）
YV24格式也是一种Planar格式（平面格式），将 YUV444 采样数据的YUV三个分量分别存储，与I444不同的是，YV24存完Y之后先存V分量再存U分量。如下图：先存储所有的Y分量，然后存储V分量，最后存储U分量。
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NV24（属于 YUV 444 Semi-Planar）
NV24格式是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储所有的Y分量，然后UV 分量交错存储，UV排列时先存U分量。
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NV42（属于 YUV 444 Semi-Planar）
NV42格式也是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储所有的Y分量，然后UV 分量交错存储，UV排列时先存V分量。
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YUV444 Packed
YUV444 Packed是一种Packed格式（打包格式），三个分量全部交错存储。如下图，存储完第一个像素的YUV再存储第二个像素的，依此类推。
✨3.2 YUV422类型(I422、YV16、NV16、NV61、YUVY、VYUY、UYVY)
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I422（属于 YUV 422 Planar）
I422格式是一种Planar格式（平面格式），将 YUV422 采样数据的YUV三个分量分别存储，如下图：
先存储w * h长度的Y分量，然后存储w * h * 0.5长度U分量，最后存储w * h * 0.5长度的V分量。
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YV16（属于 YUV 422 Planar）
YV16格式也是一种Planar格式（平面格式），将 YUV422 采样数据的YUV三个分量分别存储，YV16存完Y之后先存V分量再存U分量。如下图：
先存储w * h长度的Y分量，然后存储w * h * 0.5长度V分量，最后存储w * h * 0.5长度的U分量。
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NV16（属于 YUV 422 Semi-Planar）
NV16格式是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储w * h长度的Y分量，然后将w * h * 0.5长度U分量和w * h * 0.5长度的U分量交叉存储，UV排列时先存U分量。
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NV61（属于 YUV 422 Semi-Planar）
NV61格式是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储w * h长度的Y分量，然后将w * h * 0.5长度U分量和w * h * 0.5长度的U分量交叉存储，UV排列时先存V分量。
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YUVY（属于 YUV 422 Packed）
YUVY格式是一种Packed格式（打包格式），将 YUV422 采样数据的YUV三个分量交叉存储，YUV 的排列顺序是YUVY，两个 Y 共用一组 UV。如下图：
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VYUY（属于 YUV 422 Packed）
VYUY格式是一种Packed格式（打包格式），将 YUV422 采样数据的YUV三个分量交叉存储，YUV 的排列顺序是VYUY，两个 Y 共用一组 UV。如下图：
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UYVY（属于 YUV 422 Packed）
UYVY格式是一种Packed格式（打包格式），将 YUV422 采样数据的YUV三个分量交叉存储，YUV 的排列顺序是UYVY，两个 Y 共用一组 UV。如下图：
✨3.3 YUV420类型(I420、YV12、NV12、NV21)
一般YUV420是没有Packet的存储方式的，常见的4种YUV420类型如下：
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I420（属于 YUV 420 Planar）
I422格式是一种Planar格式（平面格式），将 YUV420 采样数据的YUV三个分量分别存储，如下图：
先存储w * h长度的Y分量，然后存储w * h * 0.25长度U分量，最后存储w * h * 0.25长度的V分量。
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YV12（属于 YUV 420 Planar）
YV12格式也是一种Planar格式（平面格式），将 YUV420 采样数据的YUV三个分量分别存储，YV12存完Y之后先存V分量再存U分量。如下图：
先存储w * h长度的Y分量，然后存储w * h * 0.25长度V分量，最后存储w * h * 0.25长度的U分量。
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NV12（属于 YUV 420 Semi-Planar）
NV12格式是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储w * h长度的Y分量，然后将w * h * 0.25长度U分量和w * h * 0.25长度的U分量交叉存储，UV排列时先存U分量。
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NV12（属于 YUV 420 Semi-Planar）
NV12格式是一种Semi-Planar格式（半平面格式），将 Y 分量单独存放，UV 分量交错存储。如下图：先存储w * h长度的Y分量，然后将w * h * 0.25长度U分量和w * h * 0.25长度的U分量交叉存储，UV排列时先存V分量。
🎄四、YUV 格式的应用
- 视频编码标准：如 H.264、H.265 等，广泛采用 YUV 格式作为输入和内部处理格式，以提高编码效率。
- 图像压缩：JPEG 图像压缩算法在处理彩色图像时，也会先将 RGB 转换为 YUV 格式。
- 数字电视和广播：YUV 格式在数字电视信号的传输和存储中得到了广泛应用。
🎄五、总结
👉本文介绍了YUV的采样格式、存储格式，以及十几种YUV格式：YUV444类型(I444、YV24、NV24、NV42、YUV444 Packed)、YUV422类型(I422、YV16、NV16、NV61、YUVY、VYUY、UYVY)、YUV420类型(I420、YV12、NV12、NV21)。
YUV 格式作为图像和视频处理中的重要色彩编码方式，凭借其在数据压缩、视觉特性适应等方面的优势，在众多领域发挥着关键作用。深入理解 YUV 格式对于从事相关领域的开发和研究人员具有重要意义。
希望通过本文的介绍，您对 YUV 格式有了更全面和深入的认识。
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参考：
YUV 格式详解，只看这一篇就够了
https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/81239532
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