在上一篇文章中，我們帶大家了解了視頻、影像、像素和色彩之間的關系，還初步認識了兩種常用的色彩空間，分別是大家比較熟悉的 RGB，以及更受視頻領域青睞的 YUV，今天，我們將繼續深入學習 RGB、YUV 的相關內容，進一步了解它們的常見采樣格式和存盤格式，

色彩的采樣格式和存盤格式影響我們處理影像的方式，只有使用正確的方式，才能呈現正確的影像效果，

RGB 的采樣和存盤

我們已經知道，影像由像素組成，而像素通過記錄色彩空間各分量呈現各種各樣的色彩，對于 RGB 色彩空間，其三個分量 R（紅）、G（綠）、B（藍），它們之間具有相關性，對于色彩的表示來說缺一不可，

所以，RGB 的每個像素都會完整采樣三個分量，采樣比例為 1:1:1（指每個分量的采樣數，而非每個分量的數值），也正是因為這種采樣要求，RGB 顏色空間在采集上不好進行資料壓縮，不太適用于視頻影像的編碼、傳輸，

RGB 三個分量采樣后，在記憶體中是依次排列存盤的，但是，它們的存盤順序不一定是字面描述的 R、G、B，不同的應用場景，因處理邏輯差異可能會使用不同的規則，比如，MATLAB 使用的存盤順序為 R、G、B，而 OpenCV 則使用 B、G、R，如下圖所示：

R、G、B 順序

B、G、R 順序

我們把 RGB 字面描述的分量順序，稱為字面序，將其實際存盤的分量順序，稱為位元組序，確定好色彩空間存盤的位元組序，是正確處理影像的前提，如果隨意對各分量進行讀取，可能會導致處理后的顏色出現例外，下圖，即為使用 RGB 順序讀取位元組序為 BGR 的圖片的效果，此時，由于將 B、R 分量混淆了，得到了錯誤的圖片顏色，

左一：原圖，存盤格式為 BGR；左二：使用 RGB 格式進行讀取

另外，大家還也會接觸到 BGRA 這樣的存盤格式（比如在 iOS、MAC 上處理攝像頭資料），其中的 A ，表示在 RGB 三個通道基礎上，增加了一個透明度通道 Alpha，用于調整色彩的透明度，實作更豐富的色彩效果，對于增加了透明度的RGB，同樣需要留意其實際的存盤順序，常見的有 BGRA、RGBA、ABGR 和 ARGB 等等，

總之，RGB 的采樣格式、存盤格式相對比較簡單，我們也不做過多的展開，正如上篇文章所述，在視頻處理領域，YUV 色彩空間才是主角，它的采樣格式、存盤格式相對于 RGB 也更加復雜 ，

YUV的采樣和存盤

1、YUV 的采樣格式

大家已經知道，區別于 RGB 色彩空間，YUV 色彩空間的三個分量并非都參與顏色的表示，即便僅存在亮度分量 Y，也能呈現黑白灰的影像輪廓，而人眼對于色度分量 U、V 不是特別敏感，減少一些也不會太影響觀感，這種特性體現到采樣上，意味著允許我們少采集 U、V 分量、甚至于不采集 U、V 分量（黑白影像），從而在采集上實作可觀的資料壓縮，按 U、V 分量的采集方式不同，主流的 YUV 采樣格式有：YUV 4:4:4，YUV 4:2:2 和 YUV 4:2:0 幾種，

看到 “ YUV A:B:C ” 這種標識格式，大家是否很容易將其理解為 “ Y:U:V = A:B:C ”？這種理解是符合直覺的，但并不正確，實際上， "A:B:C" 格式并不是將 YUV 拆分為 3 個分量、然后按 A:B:C 的比例采集，而是基于一個 “寬度為 A 個像素、高度為 2 個像素” 的采樣區域，將 UV 分量作為一個整體進行采樣，然后描述 UV 分量組相對于 Y 分量的采樣率，

寬 A 個像素、高 2 個像素的區域

上面的解釋可能比較籠統，要理解 YUV A:B:C 的采樣邏輯，我們可以將其先進行拆解，整理為清晰可參考的 “規則”，再結合 “規則” 和實際案例進行分析，對于采樣格式 YUV A:B:C 相關 “規則” 的一種理解如下：

• 對于一個寬度為 A 個像素、高度為 2 個像素的采樣區域（兩行四列）

   

• 第一行需要采樣 A 個亮度分量 Y，B 個色度分量組 UV

   

• 第二行需要采樣 A 個亮度分量 Y，C 個色度分量組 UV

   

• 如果 C 為0，則表示第二行不再重新采樣 UV 分量，而是復用第一行的 UV 采樣

接下來，我們針對主流的 YUV 采樣格式，依據上述規則作具體決議，來幫助大家理解，

首先，我們來看看 YUV 4:4:4 采樣格式，參照上述“規則”，決議如下：

• 對于一個寬度為 4 個像素、高度為 2 個像素的采樣區域

   

• 第一行需要采樣 4 個亮度分量 Y，4 組色度分量 UV

   

• 第二行需要采樣 4 個亮度分量 Y，4 組色度分量 UV

除了文字決議外，我們還可以結合圖例來觀察，如果用空心圓圈表示 Y 分量，實心圓（藍色）表示 UV 分量，則 YUV 4:4:4 采樣邏輯可以表示為下圖（圖例顏色不代表實際采樣顏色）：

YUV 4:4:4

參考上面的圖文說明，我們發現，在 YUV 4:4:4 采樣格式下 ，每采樣一個 Y 分量、就要相應地采樣一組 UV 分量，顯然，此時 UV 分量組相對于 Y 分量在寬度方向（水平）、高度方向（豎直）上均為等采樣，不存在降采樣的情況，也即 Y:UV = 1:1，這意味著，在 YUV 4:4:4 采樣下，每個元素都包含獨立、完整的亮度分量和色度分量，

YUV 4:4:4 采樣相對還比較簡單，大家肯定都能理解，我們再來看看 YUV 4:2:2，

參照“規則”，我們將 YUV 4:2:2 采樣決議如下：

• 對于一個寬度為 4 個像素、高度為 2 個像素的采樣區域

   

• 第一行需要采樣 4 個亮度分量 Y，2 組色度分量 UV

   

• 第二行需要采樣 4 個亮度分量 Y，2 組色度分量 UV

其對應的圖例如下：

YUV 4:2:2

參考圖例，YUV 4:2:2 采樣中，UV 分量組相對于 Y 分量在寬度方向有降采樣，水平每兩個 Y 分量將共用一個 UV 分量組，也即 Y : UV = 2 : 1，高度方向上未進行降采樣，第二行使用與第一行相同的采樣邏輯，重新采樣兩組獨立的 UV 分量，顯然，由于寬度方向有降采樣，YUV 4:2:2 對 UV 分量的采樣比 YUV 4:4:4 更少，但基于 YUV 的特性，雖然少采樣了部分 UV 分量，也不會太影響畫面的色彩，這就在色彩保真的前提下，實作了采集資料的壓縮，

以上，我們利用 “規則”，對 YUV 4:4:4 和 YUV 4:2:2 兩種采樣格式進行了決議，參考決議的結論，你可能會有一個疑問：目前討論的兩種采樣格式，似乎并沒有推翻 Y:U:V = A:B:C 的 “猜測” ？我們是否誤解了它？

當然不是，我們還一個采樣格式沒有決議，那就是 YUV 4:2:0，

如果按 Y:U:V = A:B:C 的邏輯，YUV 4:2:0 即表示 “ 僅對 Y、U 分量按 4:2 的比例采樣，不采集 V 分量 ”，這是一個錯誤的結論，YUV 4:2:0 采樣中仍然包含 YUV 三種分量，UV 分量并未脫離彼此，究竟該怎么理解 YUV 4:2:0 ，問題越是蹊蹺，我們越是要冷靜，不妨繼續參照“規則”，對 YUV 4:2:0 進行拆解：

• 對于一個寬度為 4 個像素、高度為 2 個像素的采樣區域

   

• 第一行需要采樣 4 個亮度分量 Y，2 組色度分量 UV

   

• 第二行需要采樣 4 個亮度分量 Y，0 組色度分量 UV

   

• 第二行需要復用第一行采樣的色度分量組 UV

先從文字說明上理解，YUV 4:2:0 的采樣邏輯相對于 YUV 4:2:2 的不同在于，它不僅在寬度方向上做了降采樣，在高度方向上也做了“手腳”，采樣區域的第二行，將不再采集獨立的 UV 分量組，而是復用第一行的采樣結果，

現在，我們再來看看圖例：

YUV 4:2:0

從圖例上看，YUV 4:2:0 在寬度方向、高度方向綜合起來，每 4 個 Y 分量（2 X 2 的采樣區域）將共用一個 UV 分量，

現在，你肯定對 YUV 4:2:0 采樣有了更清晰的認識，也明白了為什么 “ Y:U:V = A:B:C ” 是一個錯誤的“猜測”，同時，參考對 YUV 4:2:2 的分析，我們還可以推斷，由于 YUV 4:2:0 進一步降低了對 UV 分量的采樣，其采樣資料量相對于 YUV 4:2:2 更少，資料得到進一步壓縮，

除了以上三種主流的采樣格式，YUV 采樣格式還有諸如 YUV 4:1:1 等形式，我們就不做展開了，大家只要理解了 “A:B:C” 的規則邏輯，就能舉一反三、融匯貫通，雖然 YUV 采樣格式眾多，但其模型的共性可總結為：每個像素都會采樣亮度分量 Y，但N個像素可能會共用一組色度分量 UV，后者的差異也帶來了采樣資料量的差異，

關于 YUV 的采樣格式我們就先了解到這里，確定采樣格式對于正確處理 YUV 影像是至關重要的，如果采樣格式判定錯誤，會讀取到例外的影像，

如下，為基于 YUV444 采樣格式讀取 YUV420 格式圖片的一種例外效果：

左一：原圖，YUV420；左二：基于 YUV444 讀取YUV420

了解采樣格式后，就需要考慮如何進行存盤，YUV 的存盤格式也有好幾類，并且一種采樣格式還可以選擇不同的存盤格式，不同采樣格式搭配不同的存盤格式，得到了不同的 YUV 型別，這些知識綜合起來還是有一定理解和記憶難度的，大家跟著我的思路繼續往下學習，

2、YUV的存盤格式

在闡述 RGB 色彩空間的存盤格式時，我們重點關注了各個分量存盤時的 “排列方式”，依據排列的順序不同得到了 RGB 和 BGR 兩種存盤格式，在學習 YUV 的存盤時，我們也可以借鑒這個思路，

比較特殊的是，我們現在要引入陣列，來表示 YUV 的一種存盤結構**：平面（Plane），我們使用一個陣串列示一個存盤 “平面” ，N個不同的陣列即為 N 個平面，基于平面的概念，再按 YUV 存盤時的各分量的排列順序不同、使用的平面數量不同，我們可以將 YUV 存盤格式分為三大類：打包模式（Packed）、平面模式（Planar）和 半平面模式（Semi-Planar），**

我們先了解下各個模式的規則概述：

• 打包模式（Packed）：使用一個平面進行存盤，在平面1上，將每個像素的 Y、U、V 分量打包后連續、交錯存盤；

   

• 平面模式（Planar）：使用三個平面進行存盤，在平面1上，先連續存盤所有像素點的 Y 分量；然后在平面2上，存盤所有像素點的 U 分量；最后在平面3上，存盤所有像素點的 V 分量（ U 和 V 的順序可以交換）；

   

• 半平面模式（Semi-Planar）：使用兩個平面進行存盤，在平面1上，先連續存盤所有像素點的 Y 分量；然后在平面2上，連續、交錯存盤所有像素點的 U、V分量（ U 和 V 的順序可以交換），

以上規則的描述，還是比較清晰的，我們下面結合具體的采樣格式，看看不同采樣格式、在不同存盤格式下的具體表現，為便于理解，我們仍然基于 “寬度為 4 個像素、高度為 2 個像素” 的采樣區域作講述，

2.1 YUV 4:4:4 的存盤格式

YUV 4:4:4 采樣格式比較簡單，相應的，其對應的存盤格式也比較好理解，YUV 4:4:4 使用打包模式（Packed）進行存盤時，4x2 像素采樣區域的存盤圖示如下：

打包模式僅使用一個平面即可，我們可以將這個存盤平面視為一個 12x2 的陣列，

YUV 4:4:4 如果使用平面模式（Planar）進行存盤，如下圖：

可以看到，從打包模式變為平面模式，存盤平面增加了兩個，YUV 各分量分別存盤在不同的平面，每個平面均為一個 4x2 的陣列，在 YUV 4:4:4 采樣、平面模式存盤下，如果按先 Y、再 U 、最后 V 的順序存盤，我們稱這種 YUV 型別為 I444，如果調整存盤順序為先 Y、再 V 、最后 U，得到 YUV 型別為 YV24 ，

最后，我們再來看看 YUV 4:4:4 使用半平面模式（Semi-Planar）存盤的效果：

半平面模式下，存盤平面為兩個，分別存盤 Y 分量和 UV 分量，其中存盤 Y 分量的平面為 4 x 2 的陣列，存盤 UV 分量的平面為 8 x 2 的陣列，YUV 4:4:4 采樣、半平面模式存盤下，如果第二個平面按 U、V 的順序存盤，對應的 YUV 型別為 NV24，若使用 V、U 的順序存盤，則為 NV42，

以上，即為 YUV 4:4:4 采樣在不同存盤格式的表現，以及各種采樣格式、存盤格式搭配得到的不同 YUV 型別，接下來，按照相同的思路，我們看看 YUV 4:2:2、YUV 4:2:0 的表現，

2.2 YUV 4:2:2 的存盤格式

YUV 4:2:2 下各個分量的采樣邏輯已經討論過，結合上文，可簡要概括為 “ Y分量全采集，寬度方向每兩個 Y 分量共用一組 UV 分量，高度方向每行獨立采集 UV 分量 ”，如果你對此不是很理解，可以回到 2.1 節再復習一下，

YUV 4:2:2 使用打包模式（Packed）存盤，效果如下圖(淺藍色填充的每組 UV 分量，屬于左右兩個 Y 分量共用的采樣)：

YUV 4:2:2 打包模式存盤下，唯一平面為 8x2 的陣列，每個 Packed 內部的順序為 Y U V Y，并且遵循兩個 Y 共用一組 UV 的特征，其得到的 YUV 格式為 YUVY（和 Packed 內順序一致），類似的，按照 Packed 內各分量順序不同，還可以得到 YUV 型別 VYUY 和 UYVY，

YUV 4:2:2 使用平面模式（Planar）存盤，效果如下：

YUV 4:2:2 平面模式存盤下，三個平面分別為 4x2、2x2、2x2 的陣列，若后兩個平面先存 U 后存 V ，則得到 YUV 型別 I422，若先存 V 后存 U ，則得到 YUV 型別 YV16，

YUV 4:2:2 使用半平面模式（Semi-Planar）存盤，效果如下：

YUV 4:2:2 半平面模式存盤下，兩個平面均為 4x2 的陣列，第二個平面內，若按 U、V 順序交錯存盤，則得到 YUV 型別 NV16，若按 V、U 順序交錯存盤，則得到 YUV 型別 NV61，

2.3 YUV 4:2:0 的存盤格式

以上，YUV 4:4:4 和 YUV 4:2:2 的主要存盤格式已介紹完畢，最后我們再來看看最常用的采樣格式 YUV 4:2:0 的存盤，YUV 4:2:0 主要使用平面模式（Planar）和 半平面模式（Semi-Planar），

結合上文，YUV 4:2:0 采樣可簡要概括為 “ Y 分量全采集，寬度方向和高度方向每四個 Y 分量共用一組 UV 分量，即第二行復用第一行的 UV 采樣”，如果你對此不是很理解，可以再回到 2.1 復習一下，

YUV 4:2:0 使用平面模式（Planar）存盤：

YUV 4:2:0 平面模式存盤下，三個平面分別為 4x2、2x1、2x1 的陣列，若后兩個平面先存 U 后存 V ，則得到 YUV 型別 I420，若先存 V 后存 U ，則得到 YUV 型別 YV12，

YUV 4:2:0 使用半平面模式（Semi-Planar）存盤：

YUV 4:2:0 半平面模式存盤下，兩個平面分別為 4x2、4x1 的陣列，第二個平面若按 U、V 順序交錯存盤，則得到 YUV 型別 NV12，若按 V、U 順序交錯存盤，則得到 YUV 型別 NV21，

以上，即為 YUV 主流采樣格式在不同存盤模式下的表現，以及各種組合搭配得到的不同 YUV 型別，值得一提的是，在諸多 YUV 型別中，NV21 是 Android 系統相機使用的型別，而 NV12 被 iOS、MAC 系統相機使用（前面提到，iOS 和 MAC 也會使用 BGRA），大家今后會經常遇到它們，可以優先熟悉熟悉，

與 RGB 一樣，我們只有確認了 YUV 影像的存盤格式，才能對其進行正確地處理，使用錯誤的格式會導致顏色例外，

如下，原圖為使用平面模式存盤、先存 U 平面、再存 Y 平面的 YUV420 影像（I420），如果按 YV12 格式讀取（平面模式存盤、先存 V 平面、再存 U 平面）將得到圖2，

左一：原圖，I420；左二：基于 YV12 讀取 I420

為方便查閱，我們再將上面提及的，不同采樣格式、存盤模式、UV 存盤順序以及 YUV 型別的匹配關系，通過表格整理一下：

總結

不得不說，相較于 RGB，YUV 的采樣格式和存盤格式還是比較復雜的，組合得到的 YUV 型別也是眼花繚亂，你此時或許已云里霧里，這么多格式和型別，該如何去記憶呢？

答案是：無需死記硬背某種具體格式、型別的細節，當我們需要用到的時候，再查閱資料即可，我們需要重點掌握的，是對 “采樣格式”、“存盤格式” 概念規則的理解，在理解概念規則的基礎上，對于任何種 YUV 型別，我們都可以按 “確認采樣格式 → 確認存盤格式 → 確認 UV 存盤順序” 的思路進行分析，如前面所說，做到融會貫通方可舉一反三，

最后，我們通過一個思維導圖，梳理一下本篇文章的知識脈絡：

問

本期思考題

請參照 YUV 采樣格式的“規則”，說明 YUV 4:1:1 的采樣邏輯？

（??下期揭秘）

上期思考題 揭秘 ??

問：

RGB顏色空間也能表示黑白色和彩色，為什么還需要YUV來解決黑白電視和彩色電視之間的兼容互通問題呢？

答：

在黑白電視向彩色電視的過渡期，兩種型別的電視系統需要共存互通，RGB 色彩空間可以滿足彩色電視的顯示需求，也完全能勝任黑白畫面的顯示任務，但是如果統一使用RGB色彩空間，會存在如下問題：

1、RGB 即使只表示黑白，也需要存盤三個分量，只不過各分量的值均是0或1，而黑白電視作為舊系統，只能處理一個亮度分量，無法向前兼容RGB；

2、RGB 必須使用三個通道，會極大增加傳輸帶寬的壓力，

而 YUV 很好地解決了上述問題：

1、黑白電視可以僅接收 Y 信號、忽略 U、V 信號，向后兼容；

2、YUV 可以與 RGB 無損轉換，向前兼容；

3、YUV 可以對 UV 分量進行降采樣，降低資料量同時色彩保真，節省帶寬，

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