OpenGL ES 送显 YUV YV12 YUV 到 RGB 的转换公式：

OpenGL ES是OpenGL的一个子集，专门为嵌入式系统设计，包括移动电话、平板电脑、游戏控制台和电视等。它支持YUV格式的数据作为纹理上传，但是OpenGL ES使用的是RGB格式的纹理，所以在使用YUV格式数据之前，需要将YUV数据转换为RGB格式。

YUV格式是一种常用的彩色编码方法，它将亮度信息（Y）和色度信息（U和V）分离开来，以减少数据量。YV12是一种YUV的色度子采样格式，其中Y表示亮度信息，而UV表示色度信息，其采样格式为YUV420。YV12格式的图像数据中，Y分量的采样密度是U和V分量的两倍。

YUV到RGB的转换公式如下：

R = 1.164(Y - 16) + 1.596(V - 128)
G = 1.164(Y - 16) - 0.813(V - 128) - 0.391(U - 128)
B = 1.164(Y - 16) + 2.018(U - 128)

这些公式是基于YUV的范围被规范化为[0, 1]来进行的。如果原始数据在其他范围（如[16, 235]和[16, 240]），需要先将原始数据进行缩放和平移才能应用上述公式。

需要注意的是，实际应用中这些系数可能根据具体的YUV定义有细微差别，例如YUV的定义可能存在多种标准，比如BT.601、BT.709等，不同标准的转换系数可能有所不同。

相关问题

openGl es 将 YUV 数据转换为 RGB 数据 例子

好的，以下是使用 OpenGL ES 将 YUV 数据转换为 RGB 数据的例子：

#include <GLES2/gl2.h>
#include <GLES2/gl2ext.h>

...

// 创建 OpenGL ES 程序和纹理对象
GLuint program, texture;
program = create_program(vertex_shader, fragment_shader);
texture = create_texture();

// 将 YUV 数据上传到纹理对象中
glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, texture);
glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RG_EXT, width, height, 0, GL_RG_EXT, GL_UNSIGNED_BYTE, yuv_data);
glUniform1i(glGetUniformLocation(program, "yuv_tex"), 0);

// 渲染图像
glViewport(0, 0, window_width, window_height);
glClearColor(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
glUseProgram(program);
glDrawArrays(GL_TRIANGLE_STRIP, 0, 4);

...

// 释放 OpenGL ES 程序和纹理对象
glDeleteProgram(program);
glDeleteTextures(1, &texture);

这个例子使用了 OpenGL ES 2.0 版本，通过 `create_program` 函数创建 OpenGL ES 程序对象，通过 `create_texture` 函数创建纹理对象。然后，将 YUV 数据上传到纹理对象中，使用 `glTexImage2D` 函数实现。最后，渲染图像，使用 `glDrawArrays` 函数绘制图像。

需要注意的是，这个例子中的 YUV 数据是按照 YUV420 格式排列的，如果是其他格式，需要做相应的调整。此外，需要编写顶点着色器和片段着色器代码，实现将 YUV 数据转换为 RGB 数据的功能。

已知RGB—YUV转换公式和RGB—YUV转换公式，给定一幅 RGB 图像，将其分别转换为 YUV 和 HSV 颜色模型；输出格式：最左侧为原图（RGB），中间为 YUV 图像，最右侧为 HSV 图像。用python写

在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行颜色空间的转换。首先，确保已经安装了OpenCV，如果没有，可以使用pip安装：

pip install opencv-python

以下是一个简单的示例，展示如何将RGB图像转换为YUV和HSV：

import cv2
import numpy as np

def rgb_to_YUV(image):
    # 归一化到0-1范围
    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    yuv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2YUV)
    return yuv

def rgb_to_HSV(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
    return hsv

# 假设你有一个名为'rgb_image.jpg'的RGB图像
image_rgb = cv2.imread('rgb_image.jpg')

# 转换为YUV
yuv_image = rgb_to_YUV(image_rgb)

# 转换为HSV
hsv_image = rgb_to_HSV(image_rgb)

# 显示原始RGB、YUV和HSV图像
cv2.imshow("Original RGB", image_rgb)
cv2.imshow("Converted YUV", yuv_image)
cv2.imshow("Converted HSV", hsv_image)

# 等待用户按键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个脚本会打开一个窗口，显示三个图像：原RGB、转换后的YUV以及HSV版本。每个图像都是灰度显示的，因为YUV和HSV的颜色信息已经分解成不同的通道。