javacv能处理yuv视频吗？用java怎么处理yuv视频保存帧图片

2023-04-15 05:01:02Python035

javacv能处理yuv视频吗？用java怎么处理yuv视频保存帧图片,第1张

可以看下我的项目。honeywell球机抓图功能。不过没有用javacv处理。而且格式是yv12，你可以参考下。如果是摄像头，一般都是yv12格式。

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每个像素用1个bit表示，可表示的颜色范围为双色，即最传统的黑和白。1个bit只能表示0，1两种值。需要调色板，不过调色板只包含两种颜色。

每个像素用4个bit表示，4个bit所能够表示的索引范围是0-15，共16个。也就是可以表示16种颜色。即调色板中包含16中颜色。

每个像素用8个bit表示。8个bit所能够表示的索引范围是0-255，共256个。也就是可以表示256中颜色。即调色板中包含256中颜色。

RGB像素格式中的bit存储的是每一个像素点的R,G,B值

一个像素用16个bit = 2个byte表示，R=5 G=6 B=5

为什么绿色为6位？

一个像素用16个bit = 2个byte，但是最高位不用，R=5 G=5 B=5

RGB24图像每个像素用8个bit，共24个位表示，共3个字节，注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR

RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个byte，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个字节保留。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR

RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个字节，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个为透明像素。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGRA

注意：java默认使用大端字节序，c/c++默认使用小端字节序，android平台下Bitmap.config.ARGB_8888的Bitmap默认是大端字节序，当需要把这个图片内存数据给小端语言使用的时候，就需要把大端字节序转换为小端字节序。例如：java层的ARGB_565传递给jni层使用时，需要把java层的ARGB_565的内存数据转换为BGRA565。

详细验证请看： Android Bitmap像素排列与JNI操作

YUV有很多变种，我们常说的YUV指的是YCbCr,YUV三个字母中，其中”Y”表示明亮度（Lumina nce或Luma），也就是灰阶值；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，用于指定像素的颜色。Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量，是标准 YUV 的一个翻版（还有YPbPr等），此文中，我们就用 YUV 指代 YCbCr 了。

首先，YUV按照数据大小分为三个格式，YUV420，YUV422，YUV444。由于人眼对Y的敏感度远超于对U和V的敏感，所以可以多个Y分量共用一组UV，这样既可以极大的节省空间，又可以不太损失质量。

按照多个 Y 分量共用一个 UV 的方式，我们可以把 YUV 分为 420，422，444 三种类型，而在这三种类型之下，我们又可以按照 YUV 的排列储存顺序，将其细分为好多种格式，这些格式数量繁多，又不好记忆，这为我们学习过程中造成了不少困难。下面我就为大家一一介绍。

首先，我们将可以按照 YUV 的排列方式，再次将 YUV 分成三个大类，Planar，Semi-Planar 和 Packed。

Planar YUV 三个分量分开存放

Semi-Planar Y 分量单独存放，UV 分量交错存放

Packed YUV 三个分量全部交错存放

按照这三种方式，我们就可以将 YUV 格式进行比较细致的分类了。

YUV的所有格式列表

一张从上到下分别为原图、Y、U 和 V：

YUV 4:4:4 采样，意味着 Y、U、V 三个分量的采样比例相同，因此在生成的图像里，每个像素的三个分量信息完整，都是 8 bit，也就是一个字节。

如下图所示：

其中，Y 分量用叉表示，UV 分量用圆圈表示。

举个例子：

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

可以看到这种采样方式的图像和 RGB 颜色模型的图像大小是一样，并没有达到节省带宽的目的，当将 RGB 图像转换为 YUV 图像时，也是先转换为 YUV 4:4:4 采样的图像。

YUV 4:2:2 采样，意味着 UV 分量是 Y 分量采样的一半，Y 分量和 UV 分量按照 2 : 1 的比例采样。如果水平方向有 10 个像素点，那么采样了 10 个 Y 分量，而只采样了 5 个 UV 分量。

如下图所示：

举个例子：

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3] 那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3

其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一个采集一个。

最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]

假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]

那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3 其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一个采集一个。

最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]

采样的码流映射为像素点，还是要满足每个像素点有 Y、U、V 三个分量。但是可以看到，第一和第二像素点公用了 U0、V1 分量，第三和第四个像素点公用了 U2、V3 分量，这样就节省了图像空间。

一张 1280 * 720 大小的图片，在 YUV 4:2:2 采样时的大小为：

可以看到 YUV 4:2:2 采样的图像比 RGB 模型图像节省了三分之一的存储空间，在传输时占用的带宽也会随之减少。

YUV 4:2:0 采样，并不是指只采样 U 分量而不采样 V 分量。而是指，在每一行扫描时，只扫描一种色度分量（U 或者 V），和 Y 分量按照 2 : 1 的方式采样。比如，第一行扫描时，YU 按照 2 : 1 的方式采样，那么第二行扫描时，YV 分量按照 2:1 的方式采样。对于每个色度分量来说，它的水平方向和竖直方向的采样和 Y 分量相比都是 2:1 。

如下图所示：

假设第一行扫描了 U 分量，第二行扫描了 V 分量，那么需要扫描两行才能够组成完整的 UV 分量。

举个例子：

假设图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3][Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]

那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。

最后映射出的像素点为：[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7][Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]

假设图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3][Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]

那么采样的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。

最后映射出的像素点为：[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7][Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]

从映射出的像素点中可以看到，四个 Y 分量是共用了一套 UV 分量，而且是按照 2*2 的小方格的形式分布的，相比 YUV 4:2:2 采样中两个 Y 分量共用一套 UV 分量，这样更能够节省空间。

一张 1280 * 720 大小的图片，在 YUV 4:2:0 采样时的大小为：

可以看到 YUV 4:2:0 采样的图像比 RGB 模型图像节省了一半的存储空间，因此它也是比较主流的采样方式。