RAW RGB YUV数据差异

 

目录

 

颜色与色彩空间

RAW图像

RGB图像

YUV图像


颜色与色彩空间

  • 颜色
    • 颜色是人眼感知到的现象,它是由光波的频率和强度所决定的,仅仅存在于人的眼睛和大脑中,因此为了方便描述颜色,引入了色彩空间。
  • 色彩空间
    • 色彩空间(Color Space)是用于描述、定义和组织颜色的一种方法,它是一个三维坐标系,其中每个坐标都代表一种颜色。在计算机图形学中,色彩空间被广泛应用于调整、转换和操纵颜色。在色彩空间中,经常使用的三种坐标是 RGB(红色、绿色、蓝色)。
    • RGB:常用于在显示器或电视屏幕上显示颜色,使用红、绿和蓝三种原色来组合出各种颜色,是一种加法颜色模型。

RAM图像

  • RAW 图像是指图像传感器数字图像,这种图像未经过任何处理,未压缩和未降噪,保留了其原始数据,以便后续的数字后期制作和处理。
  • 采集过程

        环境光/补光灯照在物理表面形成反射 –> 镜头汇聚光线 –> 图像传感器彩色滤镜阵列(CFA)将单色光照在光电二极管 –> 光电转换 –> ADC采集,其他模块转换排列为 设置的 bayer格式的RAW。

RAW 数据格式一般采用的是 Bayer 排列方式,sensor的像素点上覆盖着CFA(Color Filter Array,彩色滤波阵列),因此sensor上每个像素只采集特定颜色的光的强度,所以sensor的每个像素只能记录R或G或B的信息,所以RAW数据里表示了sensor接受到的各种光的强度。鉴于人眼对绿色波段的色彩比较敏感,所以绿色分量的比重最大,Bayer 中R\G\B分量的成分为。

            RAW 一般是使用 bayer 格式进行排列,每个像素实际只包含单种特定颜色 的光的强度(比如单个像素只能为R/G/B亮度信息)。由于人眼对于绿色更加敏感,所以加重了其在感光点的权重,Bayer格式中的G分量都是B、R分量的两倍。常见Bayer格式如下4种:

RGB图像

RGB 图像是一种数字图像格式,其名称既指代了该图像格式所使用的颜色空间(红、绿、蓝),也指代了图像本身,其中包含了红、绿、蓝三色通道的像素值。

在 RGB 空间中的颜色可以通过各种亮度级别的三种原色进行表示,通常使用 8 位整数值(0-255)来描述每个通道的亮度级别。因此,成像设备所成功捕捉到的颜色信息可以进行比较精确的映射和表示。

常用的 RGB 格式包括颜色通道的信息位数、每种颜色可以表示的颜色数量和典型应用场景等。

RGB 格式颜色通道信息位数可表示的颜色数量典型应用场景
RGB888每种通道均为 8 位16,777,216数字图像处理、计算机游戏、电影和摄影等
RGB565R: 5位, G: 6位, B: 5位65,536嵌入式应用、机器视觉、数字标志等
RGBA8888R,G,B 各 8 位,A 通道为 8 位16,777,216图像编辑、视觉效果、移动应用等
RGB332每个通道均为 3 位,共 8 位256简单图形、低成本设备、老式显示器等

注意,这里列出的应用场景只是典型的用途,实际应用还要根据具体情况进行选择。

YUV图像

YUV 图像是一种将图像亮度(Y)和颜色(U、V)分离的数字图像格式,常用于视频编码和数字图像处理的领域。下面介绍一下常见的 YUV 采样与排列方式。

rgb转YUV420思维模式:

  • 将rgb文件中的r,g,b像素读取
  • 读取一组根据转换公式转换一组
  • 判断y,u,v是否有溢出,若溢出则截断处理

Y=0.299R+0.587G+0.114B+16

Cr=V=0.500R−0.419G−0.081B+128

Cb=U=−0.169R−0.331G+0.500B+128

YUV 采样方式

在 YUV 图像格式中,针对颜色信息的采样方式有以下几种:

总之,对于 YUV 图像格式,常见的采样方式包括 4:4:4、4:2:2、4:2:0 和 4:1:1 等,常见的排列方式包括 Planar、Packed、Semi-Planar 和 Interleaved 等。根据不同的应用场景和编解码标准的需求,通常会选择不同的采样和排列方式。

下面是YV12(YUV420)格式简图以及内部排布图:
在这里插入图片描述

  • 4:4:4:Y、U、V 三个分量的采样比例均为 1:1,没有任何采样压缩,图像质量最高,但是处理的数据量也最大,需要更多的存储和传输带宽。

  • 4:2:2:Y 分量的采样比例为 1:1,U、V 分量的采样比例为 1:2,即在水平方向上每两个 Y 像素对应一个 UV 像素,垂直方向上不进行压缩,可支持更多的压缩算法和更高的编码效率。

  • 4:2:0:Y 分量的采样比例为 1:1,U、V 分量的采样比例为 1:2,即在水平和垂直方向上每两个 Y 像素对应一个 UV 像素。是很多视频编解码标准的默认格式之一,可在较小的数据量和带宽开销下,实现较高的编解码效率。

  • 4:1:1:Y 分量的采样比例为 1:1,U、V 分量的采样比例为 1:4,即在水平方向上每四个 Y 像素对应一个 UV 像素,垂直方向上不进行压缩,在一些比较老旧的视频编解码标准中可能会使用。

  • YUV 排列方式
  • Planar:将 Y、U、V 三个分量单独存放在不同的内存区域中,每个分量都是独立的一维数组,三个数组都存储着相同的宽度和高度。

  • Packed:将 Y、U、V 三个分量数据以一种交叉存储的方式来存放,三个分量紧密地排列在内存中,常见的排列方式有 YYUV、YVYU、UYVY 等。

  • Semi-Planar:将 U、V 两个色度分量合并在一起作为一个独立的数组 VU(或者 UV),与亮度分量 Y 组成一个二维数组,常见的排列方式有 YUV420、YUV422 等。

  • Interleaved:将 RGB 24 位像素格式进行 YUV 转换后得到的 YUV422_YUYV 格式,即 YUV 分量以交错方式存储在内存中,Y 和 U、V 之间依次交替进行存储。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/160743.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C语言--数组与指针--打印字符串的n种方式

一.知识背景 一维数组名的含义 arr一般表示数组的起始地址(除了两种例外) 1.在定义数组的同一个函数中(不是形参),求sizeof(arr),求整个数组的字节数 2.在定义数组的同一个函数中(不是形参),&arr1,加整个数组的大小 (经常考试) 3.除上面以外,arr都表…

和鲸 × 暨大经管:高效 SAAS 服务持续赋能交叉学科应用型数据人才培养

随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进,拥有学科背景的应用型数据科学人才逐渐成为我国政产学研各界的人力资源需求重点。为响应需求,国家愈发重视新生力量数据思维与意识的培养,各高校也纷纷探索如何以新兴信息技术赋能传统主流学科。 在…

达索系统SOLIDWORKS流体分析网格划分失败,大多是这2种原因

SOLIDWORKS Flow Simulation 是直观的流体力学 (CFD) 分析软件,该软件功能强大、操作人性化,快速轻松的分析产品内部或外部流体的流动情况,以用来改善产品性能和功能。 当流体分析运行网格划分时,提示失败。 这是由于凸起面与圆…

【LeetCode刷题】--43.字符串相乘

43.字符串相乘 方法一:做加法,模拟竖式乘法的方法计算乘积 class Solution {public String multiply(String num1, String num2) {if(num1.equals("0") || num2.equals("0")){return "0";}String res "0";//nu…

Hadoop -hdfs的读写请求

1、HDFS写数据(宏观): 1、首先,客户端发送一个写数据的请求,通过rpc与NN建立连接,NN会做一些简单的校验,文件是否存在,是否有空间存储数据等。 2、NN就会将校验的结果发送给客户端…

解决requests库进行爬虫ip请求时遇到的错误的方法

目录 一、超时错误 二、连接错误 三、拒绝服务错误 四、内容编码错误 五、HTTP错误 在利用requests库进行网络爬虫的IP请求时,我们可能会遇到各种错误,如超时、连接错误、拒绝服务等等。这些错误通常是由目标网站的限制、网络问题或我们的爬虫代码中…

前端性能优化总结

这里写目录标题 页面性能测试工具测试指标 前端页面性能常见的问题前端页面性能优化常见策略及方案dns优化------预解析域名(异步进行)http请求优化减少请求次数同时多开持久连接 前面面试url从输入到确认搜索发生了什么js介绍new一个对象的过程&#xf…

Linux 进程等待

在2号手册里查wait()。wait()等待任意一个子进程的状态。 wait()等待成功会返回该子进程的id,返回失败会返回-1: 小实验 子进程的退出码 子进程执行work(),父进程wait子进程。 子进程跑完5秒之后就e…

GCANet_Gated context aggregation network for image dehazing and deraining

2019、中科大港科、有代码 Chen D, He M, Fan Q, et al. Gated context aggregation network for image dehazing and deraining[C]//2019 IEEE winter conference on applications of computer vision (WACV). IEEE, 2019: 1375-1383. GitHub - cddlyf/GCANet: Implementation…

丢掉破解版,官方免费了!!!

哈喽!大家好。 几天不见,今天给大家带来一款海外的神器,官方宣布完全免费,但仅限于个人与教育用途,切勿商用噢! 不要看这个软件名字普普通通,实际上内蕴乾坤! 接下来看我给大家炫一…

队列的实现和OJ练习(c语言)

目录 概念 队列的实现 利用结构体存放队列结构 为什么单链表不使用这种方法? 初始化队列 小提示: 队尾入队列 队头出队列 获取队头元素 获取队尾元素 获取队列中有效元素个数 检测队列是否为空 销毁队列 最终代码 循环队列 队列的OJ题 …

元素清空操作clear与选择操作check

元素清空操作clear与选择操作check clear() 作用 清空输入框的所有内容.clear() 等价于 .type("{selectall}{backspace}") 语法 .clear() .clear(options)option选项 元素选中操作check与uncheck check 语法 // 所有匹配到的选择框都会被选中一遍 .check()/…

三、防火墙-源NAT

学习防火墙之前,对路由交换应要有一定的认识 源NAT基本原理1.1.NAT No-PAT1.2.NAPT1.3.出接口地址方式(Easy IP)1.4.Smart NAT1.5.三元组 NAT1.6.多出口场景下的源NAT 总结延伸 ——————————————————————————————…

部署你的第一个应用

🗓️实验环境 OS名称Microsoft Windows 11 家庭中文版系统类型x64-based PCDocker版本Docker version 24.0.6, build ed223bcminikube版本v1.32.0 🤓FastAPI 构建应用 #基于fastapi快速创建一个项目 rkun1LAPTOP-TUS5FU0D MINGW64 / $ mkdir k8s-appr…

数学建模之拟合及其代码

发现新天地,欢迎访问Cr不是铬的个人网站 引言 与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线),使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合…

基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于跳蛛优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神经网络的光滑…

数据结构学习笔记——多维数组、矩阵与广义表

目录 一、多维数组(一)数组的定义(二)二维数组(三)多维数组的存储(四)多维数组的下标的相关计算 二、矩阵(一)特殊矩阵和稀疏矩阵(二)…

hp惠普Victus Gaming Laptop 15-fa1025TX/fa1005tx原装出厂Win11系统ISO镜像

光影精灵9笔记本电脑原厂W11系统22H2恢复出厂时开箱状态一模一样 适用型号:15-fa1003TX,15-fa1005TX,15-fa1007TX,15-fa1025TX 链接:https://pan.baidu.com/s/1fBPjed1bhOS_crGIo2tP1w?pwduzvz 提取码&#xff1a…

解决vue中引入天地图显示不全问题,设置setTimeout即可解决!

index.html中引入天地图api <script type"text/javascript" src"https://api.tianditu.gov.cn/api?v4.0&tk你的key"></script>map.vue中初始化天地图 //初始化天地图 initTMap() {const T window.T;// 3.初始化地图对象this.tMap new…

LeetCode 2304. 网格中的最小路径代价:DP

【LetMeFly】2304.网格中的最小路径代价&#xff1a;DP 力扣题目链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/minimum-path-cost-in-a-grid/ 给你一个下标从 0 开始的整数矩阵 grid &#xff0c;矩阵大小为 m x n &#xff0c;由从 0 到 m * n - 1 的不同整数组成。你可以…