我們在視頻數據傳輸前，都要使用相應的壓縮算法來轉換壓縮數據，比如壓縮成H264和H265，這兩種基本上都是在YUV顏色空間上進行的。但是如果採集源採集的數據不是YUV的，在壓縮前就需要轉換，例如攝像頭採集的資源是RGB的，那麼首先要轉換爲YUV，再進行壓縮。
在瞭解壓縮算法之前，先看一下顏色空間轉換的原理。以1920*1080的一幀圖像爲例RGB24的排列方式如下圖所示：
每個像素點有三個字節組成分別表示R,G,B分量上的顏色值。在數據中的表示方式爲一個像素 一個像素表示。字節流可以表述如下：
BGRBGRBGRBGRBGR……
|---------------1920*1080*3-------|
每一個字母表示一個字節，也就是該顏色分量的數值，相鄰的三個BGR字節表示一個像素點。在我們做計算時，通常一次取三個字節，也就是一個像素點。
相應的YV12的排列方式如下圖所示：
每個像素點都有一個Y分量，每隔一列就有一個U或者V分量，U和V交替出現。YV12的字節流表示方式和RGB24有很大區別，YV12並不是按照像素依次排列的，而是先放置Y空間，然後放置整個V空間，最後放置U空間，那麼字節流如下所示：
YYYYYYY……VVVV……UUUU……
|-----1920*1080----|-1920*1080/4-|-1920*1080/4-|
在1920*1080個字節的Y後，緊跟着1920*1080/4個V和1920*1080/4個U。
YV12和RGB24同樣都有1920*1080個像素點，但是在數據結構和字節流上有着很大區別。單純從數據大小來看，RGB24的數據大小爲1920*1080*3Bytes,而YV12爲1920*1080*1.5Bytes，可見YV12的數據量爲RGB24的一半。
從上面的分析可以知道RGB到YUV的轉換方法，只要把對應像素點的RGB數值，分別計算成對應的YUV值，然後通過YUV的字節流樣式把數據填充出來就可以了。
不多說了，直接上代碼：
Y= 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B
U= (B-Y) * 0.493
V= (R-Y) * 0.877
同樣反過來，YUV轉換成RGB的公式如下：
R = Y + 1.14V
G = Y - 0.39U - 0.58V
B = Y + 2.03U
代碼示例
下面給出了RGB24到YV12（YUV420）的轉換代碼示例（C++）：
uint_8_t * pSrc=;// this is RGB bit stream
uint_8_t * YUV_Image=new uint_8[320*240*3/2];// YUV420 bit stream
int i=0,j=0;
int width=1920; // width of the RGB image
int height=1080; // height of the RGB image
int uPos=0, vPos=0;
for( i=0;i< height;i++ ){
bool isU=false;
if( i%2==0 ) isU=true; // this is a U line
for( j=0;j
int pos = width * i + j; // pixel position
uint_8_t B = pSrc[pos*3];
uint_8_t G = pSrc[pos*3+1];
uint_8_t R = pSrc[pos*3+2];
uint8_t Y= (uint8_t)(0.3*R + 0.59*G + 0.11*B);
uint8_t U= (uint8_t)((B-Y) * 0.493);
uint8_t V= (uint8_t)((R-Y) * 0.877);
YUV_Image[pos] = Y;
bool isChr=false; // is this a chroma point
if( j%2==0 ) isChr=true;
if( isChr && isU ){
YUV_Image[plane+(plane>>2)+uPos]=U;
}
if( isChr&& !isU ){
YUV_Image[plane+vPos]=V;
}
}
}