【视频/图像数据格式】基本视频/图像数据格式

基本视频/图像数据格式

  • 1.概述
  • 2.视频图像数据格式
    • 2.1 yuv420p
    • 2.2 yuv422p
    • 2.3 yuv444p
    • 2.4 RGB格式
    • 2.5 BMP格式
  • 3.格式转换
    • 3.1 RGB24转换为YUV420P
  • 4.视频图像评价指标
    • 4.1 MSE
    • 4.2 PSNR

参考：

  1. 雷霄骅博士博客：
  • http://t.csdnimg.cn/kl2jL
  • http://t.csdnimg.cn/pMLLE
  • http://t.csdnimg.cn/FjtOK
  • http://t.csdnimg.cn/K95yN
  1. ffmpeg-7.0中/test/utils.c文件

1.概述

视频/图像数据格式作为视频/图像处理的对象，是整个视频图像处理体系的最基本单元，有必要熟悉其存储格式。主要视频图像数据格式有yuv420p，yuv422p，yuv444p，bmp和rgb24等，其中视频编码器的主要输入数据格式就是yuv420p，因为这种格式存储数据量很小，易于存储。

视频图像处理体系大致可以分为几层：

  1. 协议层（http、rtmp、file…）
  2. 封装层（mkv，mp4，flv，mpegts，avi…）
  3. 编解码层（h264，h265，mpeg2…）
  4. 像素层（yuv420p，yuv422p，yuv444p，rgb24…）

这里仅关注像素层（视频图像的主要组成部分）的数据格式。

2.视频图像数据格式

2.1 yuv420p

最常见的视频编码数据格式，yuv420p格式中，p的含义是planar，即平面存储。存储时分为三个分量Y、U和V，即在内存当中存储时先存储Y，后存储U，最后V。如果是420p格式，U和V分量的数据大小均为Y分量的1/4，这是因为U和V分量的width和height均为Y分量的1/2。
在内存中，YUV420P的存储方式为：Y0 Y1 Y2 … U0 U1 U2 … V0 V1 V2 …，并且Y的长度分别为U和V分量的4倍。如果不是p格式，可能存储的方式是interleave，即交叉式存储，这里不讨论。YUV420p格式的数据，其读取和写入数据的方式为

int video_yuv420_split(char *url, int w, int h, int num){FILE *fp = fopen(url, "rb+");FILE *fp_y = fopen("output_420_y.y", "wb+");FILE *fp_u = fopen("output_420_u.y", "wb+");FILE *fp_v = fopen("output_420_v.y", "wb+");// 3/2 = 1(Y) + 1/4(U) + 1/4(V)unsigned char *pic = (unsigned char *) mallo c(w * h * 3/2);for(int i = 0; i < num; i++){fread(pic, 1, w * h * 3/2, fp); 				// Read YUV data from .yuv filefwrite(pic, 1, w * h, fp_y);					// Write Y component into fp_yfwrite(pic + w * h, 1, w * h / 4, fp_u);		// Write U component into fp_ufwrite(pic + w * h * 5 / 4, 1, w * h / 4, fp_v);// Write V component into fp_v}free(pic);fclose(fp);fclose(fp_y);fclose(fp_u);fclose(fp_v);return 0;
}

2.2 yuv422p

与yuv420p类似，区别在于U和V分量的比例不同。yuv422p格式当中，仍然是先存储Y分量，后存储U分量，最后是V分量。但是U和V分量的大小分别是Y分量的一半，例如 Y0 Y1 Y2 Y3 U0 U1 V0 V1。读写方式和yuv420p的区别在于

	unsigned char *pic = (unsigned char *) malloc (w * h * 2);for(int i = 0; i < num; i++){fread(pic, 1, w * h * 2, fp); 					// Read YUV data from .yuv filefwrite(pic, 1, w * h, fp_y);					// Write Y component into fp_yfwrite(pic + w * h, 1, w * h / 2, fp_u);		// Write U component into fp_ufwrite(pic + w * h * 3 / 2, 1, w * h / 2, fp_v);// Write V component into fp_v}

2.3 yuv444p

yuv444p格式中，YUV三个分量的大小相同，例如 Y0 Y1 Y2 Y3 U0 U1 U2 U3 V0 V1 V2 V3。读写方式为

	unsigned char *pic = (unsigned char *) malloc (w * h * 3);for(int i = 0; i < num; i++){fread(pic, 1, w * h * 3, fp); 				// Read YUV data from .yuv filefwrite(pic, 1, w * h, fp_y);				// Write Y component into fp_yfwrite(pic + w * h, 1, w * h, fp_u);		// Write U component into fp_ufwrite(pic + w * h * 2, 1, w * h, fp_v);	// Write V component into fp_v}

2.4 RGB格式

对于后缀为.rgb格式的文件，其存储数据的方式与yuv不同。在YUV格式当中，YUV三个通道是分别进行存储，而RGB格式是三个通道交替进行存储，例如 r0 g0 b0 r1 g1 b1 r2 g2 b2…，因此其读写数据的方式也不同。

	unsigned char *pic = (unsigned char *) malloc (w * h * 3);for(int i = 0; i < num; i++){fread(pic, 1, w * h * 3, fp);			// read .rgb filefor(int j = 0; j < w * h * 3; j = j + 3){fwrite(pic + j, 1, 1, fp_y);		// write r componentfwrite(pic + j + 1, 1, 1, fp_u);	// write g componentfwrite(pic + j + 2 , 1, 1, fp_v);	// write b component}

常见的8种颜色RGB数值为

颜色RGB
白(255, 255, 255)
黄(255, 255, 0)
青(0, 255, 255)
绿( 0, 255, 0)
品红(255, 0, 255)
红(255, 0, 0)
蓝(0, 0, 255)
黑(0, 0, 0)

另外，灰色为128

2.5 BMP格式

BMP格式是对RGB进行封装得到的格式，能够使用普通的图片浏览器打开。对RGB格式进行封装得到BMP格式的方式如下：

/**1. Convert RGB24 file to BMP file2. @param rgb24path    Location of input RGB file.3. @param width        Width of input RGB file.4. @param height       Height of input RGB file.5. @param url_out      Location of Output BMP file.*/
int video_rgb24_to_bmp(const char *rgb24path,int width,int height,const char *bmppath){typedef struct {  long imageSize;long blank;long startPosition;}BmpHead;typedef struct{long  Length;long  width;long  height;unsigned short  colorPlane;unsigned short  bitColor;long  zipFormat;long  realSize;long  xPels;long  yPels;long  colorUse;long  colorImportant;}InfoHead;int i = 0;int j = 0;BmpHead m_BMPHeader = { 0 };InfoHead  m_BMPInfoHeader = { 0 };char bfType[2] = {'B', 'M'};int header_size = sizeof(bfType) + sizeof(BmpHead) + sizeof(InfoHead);unsigned char *rgb24_buffer = NULL;FILE* fp_rgb24 = NULL;FILE* fp_bmp = NULL;if((fp_rgb24 = fopen(rgb24path, "rb")) == NULL){printf("Error: Cannot open input RGB24 file.\n");return -1;}if((fp_bmp = fopen(bmppath, "wb")) == NULL){printf("Error: Cannot open output BMP file.\n");return -1;}rgb24_buffer = (unsigned char *)malloc(width * height * 3);fread(rgb24_buffer, 1, width * height * 3, fp_rgb24);m_BMPHeader.imageSize = 3 * width * height + header_size;m_BMPHeader.startPosition = header_size;m_BMPInfoHeader.Length = sizeof(InfoHead); m_BMPInfoHeader.width = width;//BMP storage pixel data in opposite direction of Y-axis (from bottom to top).m_BMPInfoHeader.height =- height;m_BMPInfoHeader.colorPlane = 1;m_BMPInfoHeader.bitColor = 24;m_BMPInfoHeader.realSize = 3 * width * height;fwrite(bfType, 1, sizeof(bfType), fp_bmp);fwrite(&m_BMPHeader, 1, sizeof(m_BMPHeader), fp_bmp);fwrite(&m_BMPInfoHeader, 1, sizeof(m_BMPInfoHeader), fp_bmp);//BMP save R1|G1|B1,R2|G2|B2 as B1|G1|R1,B2|G2|R2//It saves pixel data in Little Endian//So we change 'R' and 'B'for(j = 0; j < height; j++){for(i = 0; i < width; i++){// 将R分量和B分量的位置进行交换char temp = rgb24_buffer[(j * width + i) * 3 + 2];rgb24_buffer[(j * width + i) * 3 + 2] = rgb24_buffer[(j * width + i) * 3 + 0];rgb24_buffer[(j * width + i) * 3 + 0] = temp;}}fwrite(rgb24_buffer, 3 * width * height, 1, fp_bmp);fclose(fp_rgb24);fclose(fp_bmp);free(rgb24_buffer);printf("Finish generate %s!\n", bmppath);return 0;
}

在这里，代码执行的任务包括：

  1. 存储写上BMP的头部信息
  2. 将RGB格式的文件修改为BGR。这是因为BMP存储时使用的是小端存储（Little Endian），存储时的顺序为B、G、R

BMP文件是由BITMAPFILEHEADER、BITMAPINFOHEADER、RGB像素数据共3个部分构成，如下所示。其中，BITMAPFILEHEADER对应上述的BmpHead，BITMAPINFOHEADER对应上述的InfoHead。

typedef  struct  tagBITMAPFILEHEADER
{ unsigned short int  bfType;       //位图文件的类型，必须为BM unsigned long       bfSize;       //文件大小，以字节为单位unsigned short int  bfReserverd1; //位图文件保留字，必须为0 unsigned short int  bfReserverd2; //位图文件保留字，必须为0 unsigned long       bfbfOffBits;  //位图文件头到数据的偏移量，以字节为单位
}BITMAPFILEHEADER; 
typedef  struct  tagBITMAPINFOHEADER 
{ long biSize;                    //该结构大小，字节为单位long  biWidth;                  //图形宽度以象素为单位long  biHeight;                 //图形高度以象素为单位short int  biPlanes;            //目标设备的级别，必须为1 short int  biBitcount;          //颜色深度，每个象素所需要的位数short int  biCompression;       //位图的压缩类型long  biSizeImage;              //位图的大小，以字节为单位long  biXPelsPermeter;       	//位图水平分辨率，每米像素数long  biYPelsPermeter;       	//位图垂直分辨率，每米像素数long  biClrUsed;            	//位图实际使用的颜色表中的颜色数long  biClrImportant;       	//位图显示过程中重要的颜色数
}BITMAPINFOHEADER;

3.格式转换

3.1 RGB24转换为YUV420P

RGB24转换YUV420p的公式为：

Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
U =-0.147 * R - 0.289 * G + 0.463 * B
V = 0.615 * R - 0.515 * G - 0.100 * B

代码参考ffmpeg-7.0当中的/test/utils.c，这个文档相比雷霄骅博士的写法有所不同，或许更好理解。

#define SCALEBITS 8
#define ONE_HALF  (1 << (SCALEBITS - 1))
#define FIX(x)    ((int) ((x) * (1 << SCALEBITS) + 0.5))	// 乘以255倍，猜测目的应该是提升精度
#define err_if(expr) do {                                              \if (expr) {                                                        \fprintf(stderr, "%s\n", strerror(errno));                      \exit(1);                                                       \}                                                                  \
} while (0)static void rgb24_to_yuv420p(unsigned char *lum, unsigned char *cb, // lum是Y分量的地址，cb是U分量的地址unsigned char *cr, const unsigned char *src,	// cr是V分量的地址int width, int height)
{int wrap, wrap3, x, y;int r, g, b, r1, g1, b1;const unsigned char *p;wrap  = width;		// yuv指针偏移量，用于定位图像每一行的宽度wrap3 = width * 3;	// rgb指针偏移量，用于定位图像每一行的宽度p     = src;		// src为rgb图像的指针地址// 这里每2x2个像素进行处理，是因为U和V分量的长和宽分别只占据Y分量的1/2for (y = 0; y < height; y += 2) { for (x = 0; x < width; x += 2) {r       = p[0];g       = p[1];b       = p[2];r1      = r;g1      = g;b1      = b;lum[0]  = (FIX(0.29900) * r + FIX(0.58700) * g +FIX(0.11400) * b + ONE_HALF) >> SCALEBITS;r       = p[3];g       = p[4];b       = p[5];r1     += r;g1     += g;b1     += b;lum[1]  = (FIX(0.29900) * r + FIX(0.58700) * g +FIX(0.11400) * b + ONE_HALF) >> SCALEBITS;p      += wrap3;	// 移动到当前2x2小块的左下小块lum    += wrap;		// 移动到当前2x2小块的左下小块r       = p[0];g       = p[1];b       = p[2];r1     += r;g1     += g;b1     += b;lum[0]  = (FIX(0.29900) * r + FIX(0.58700) * g +FIX(0.11400) * b + ONE_HALF) >> SCALEBITS;r       = p[3];g       = p[4];b       = p[5];r1     += r;g1     += g;b1     += b;lum[1]  = (FIX(0.29900) * r + FIX(0.58700) * g +FIX(0.11400) * b + ONE_HALF) >> SCALEBITS;// 每2x2个像素有一个Cb和Cr分量，将其写入到cb和cr数组当中cb[0]   = ((- FIX(0.16874) * r1 - FIX(0.33126) * g1 +FIX(0.50000) * b1 + 4 * ONE_HALF - 1) >> (SCALEBITS + 2)) + 128;cr[0]   = ((FIX(0.50000) * r1 - FIX(0.41869) * g1 -FIX(0.08131) * b1 + 4 * ONE_HALF - 1) >> (SCALEBITS + 2)) + 128;cb++;cr++;p   += -wrap3 + 2 * 3;	// 乘以3是因为rgb是顺序存储的，移动到下一个2x2小块左上小块的r分量lum += -wrap  + 2;		// 回到上一行的起始位置，加2则指向下一个2x2小块的左上小块}p   += wrap3;lum += wrap;}
}static void pgmyuv_save(const char *filename, int w, int h,const unsigned char *rgb_tab)
{FILE *f;int i, h2, w2;unsigned char *cb, *cr;unsigned char *lum_tab, *cb_tab, *cr_tab;lum_tab = malloc(w * h);cb_tab  = malloc(w * h / 4);cr_tab  = malloc(w * h / 4);rgb24_to_yuv420p(lum_tab, cb_tab, cr_tab, rgb_tab, w, h);if (filename) {f = fopen(filename, "wb");fprintf(f, "P5\n%d %d\n%d\n", w, h * 3 / 2, 255);} else {f = stdout;}err_if(fwrite(lum_tab, 1, w * h, f) != w * h); // 写入Y分量h2 = h / 2;w2 = w / 2;cb = cb_tab;cr = cr_tab;if (filename) {for (i = 0; i < h2; i++) {err_if(fwrite(cb, 1, w2, f) != w2);	// 写入U分量err_if(fwrite(cr, 1, w2, f) != w2);	// 写入V分量cb += w2;cr += w2;}fclose(f);} else {for (i = 0; i < h2; i++) {err_if(fwrite(cb, 1, w2, f) != w2);cb += w2;}for (i = 0; i < h2; i++) {err_if(fwrite(cr, 1, w2, f) != w2);cr += w2;}}free(lum_tab);free(cb_tab);free(cr_tab);
}

4.视频图像评价指标

4.1 MSE

MSE全称为Mean Square Error，表示均方误差，其计算方式为

int width = WIDTH;
int height = HEIGHT;
double mse = 0.0;
for(int j = 0; j < width * height; j++){mse += pow((double)(src[j] - dst[j]), 2);
}
mse = mse / (width * height);

4.2 PSNR

PSNR的计算是在MSE计算的基础之上获得的，计算方式为

double psnr = 0.0;
psnr = 10 * log10(255.0 * 255.0 / mse);

PSNR描述了两幅图片的差异程度，单位是dB，dB越大，表示两幅图像越接近，否则差异越大。在视频编码标准中，PSNR是衡量编码工具的重要指标，通常与Bitrate结合起来，来评判编码算法的优劣。

CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_42877471
Github：https://github.com/DoFulangChen

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