argb yuv转换

ARGB和YUV都是颜色空间模型，在图像处理和视频编码中常用。ARGB代表Alpha通道 Red Green Blue（透明度 红绿蓝），这是一种用于像素显示的颜色模式，常用于Windows图形编程和Web图形。

YUV则是亮度（Y）、色度（U、V）的一种压缩表示法，广泛应用于电视信号传输和视频编码。YUV将图像分解成亮度信息和色差信息，可以减少数据量，尤其对于人眼对色彩敏感度较低的部分，如背景和大面积色彩。

从ARGB到YUV的转换涉及颜色空间的数学运算，主要包括将RGB值转为YIQ或YCbCr格式，然后分别处理亮度和色差部分。这个过程通常由硬件加速或者图像处理库中的函数自动完成，比如在计算机视觉库OpenCV中就有现成的函数来进行这种转换。

相关问题

yuv rgb argb

### YUV、RGB 和 ARGB 的概念及其转换

在图像处理领域，色彩空间的选择对于数据表示至关重要。YUV 是一种广泛用于电视广播系统的颜色编码方法，在压缩和传输过程中具有优势；而 RGB 则是计算机显示器常用的颜色模型，通过红绿蓝三原色的不同强度组合来显示彩色图像。

#### YUV 色彩空间
YUV 将亮度 (Luminance, Y) 与色度 (Chrominance, U/V 或 Cb/Cr) 分离，其中 Y 表示灰度信息，U 和 V 描述了色调成分。这种分离使得可以在不影响视觉质量的情况下降低带宽需求[^1]。

#### RGB 色彩空间
RGB 使用三个通道分别代表红色(Red)，绿色(Green)，蓝色(Blue)的强度值。每个像素由这三种基本颜色按不同比例混合而成，形成最终看到的画面效果。

#### ARGB 扩展
ARGB 在标准 RGB 基础上增加了 Alpha 透明度通道(A)，允许定义对象的部分可见性或完全不可见状态。这对于图形合成特别有用，因为它能创建半透明的效果。

#### YUV 至 RGB 的转换公式
当需要将 YUV 数据转为适合屏幕呈现的形式时，通常会应用如下线性变换方程：

\[ R = Y + 1.402(V - 128) \]
\[ G = Y - 0.344136(U - 128) - 0.714136(V - 128) \]
\[ B = Y + 1.772(U - 128) \]

这些计算考虑到了人类感知特性和设备特性校正因素。

// 示例代码展示如何从 YUV 转换到 RGB
void yuv_to_rgb(int y, int u, int v, float &r, float &g, float &b){
    r = y + 1.402 * (v - 128);
    g = y - 0.344136 * (u - 128) - 0.714136 * (v - 128);
    b = y + 1.772 * (u - 128);

    // 确保数值范围合法化 [0..255]
    r = clamp(r, 0, 255);
    g = clamp(g, 0, 255);
    b = clamp(b, 0, 255);
}

argb888与rgb888转换程序_将Android camera2 api YUV_420_888转换为RGB

好的，针对您的问题，我可以提供以下的参考代码，可以将 Android camera2 api YUV_420_888 格式的数据转换为 RGB 格式的数据：

private void convertYUV420ToRGB(Image imgYUV, Bitmap imgRGB) {
    // Get image width and height
    int width = imgYUV.getWidth();
    int height = imgYUV.getHeight();

    // Get Y, U, and V image planes from image
    Image.Plane[] planes = imgYUV.getPlanes();
    ByteBuffer bufferY = planes[0].getBuffer();
    ByteBuffer bufferU = planes[1].getBuffer();
    ByteBuffer bufferV = planes[2].getBuffer();

    // Calculate pixel stride and row stride for Y, U, and V image planes
    int pixelStrideY = planes[0].getPixelStride();
    int rowStrideY = planes[0].getRowStride();
    int pixelStrideU = planes[1].getPixelStride();
    int rowStrideU = planes[1].getRowStride();
    int pixelStrideV = planes[2].getPixelStride();
    int rowStrideV = planes[2].getRowStride();

    // Create arrays for storing pixel data
    byte[] dataY = new byte[width * height * pixelStrideY];
    byte[] dataU = new byte[width * height * pixelStrideU / 4];
    byte[] dataV = new byte[width * height * pixelStrideV / 4];

    // Copy pixel data from image planes into arrays
    bufferY.get(dataY, 0, width * height * pixelStrideY);
    bufferU.get(dataU, 0, width * height * pixelStrideU / 4);
    bufferV.get(dataV, 0, width * height * pixelStrideV / 4);

    // Initialize RGB pixel buffer
    int[] pixels = new int[width * height];
    int offset = 0;

    // Loop through each row and column of pixels
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            // Get YUV pixel values for current pixel
            int Y = dataY[offset] & 0xff;
            int U = dataU[offset / 4] & 0xff;
            int V = dataV[offset / 4] & 0xff;

            // Calculate RGB pixel values for current pixel
            int R = (int)(Y + 1.370705f * (V - 128));
            int G = (int)(Y - 0.698001f * (V - 128) - 0.337633f * (U - 128));
            int B = (int)(Y + 1.732446f * (U - 128));

            // Clip RGB pixel values to range [0, 255]
            R = Math.max(0, Math.min(255, R));
            G = Math.max(0, Math.min(255, G));
            B = Math.max(0, Math.min(255, B));

            // Combine RGB pixel values into single pixel
            pixels[offset++] = (0xff << 24) | (R << 16) | (G << 8) | B;
        }
        // Move to next row of pixels
        offset += rowStrideY - width * pixelStrideY;
    }

    // Set RGB pixel data into Bitmap
    imgRGB.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
}

这个方法将会把 Image 对象 imgYUV 中的 YUV 数据转换为 RGB 数据，并且将其存储到 Bitmap 对象 imgRGB 中。其中，YUV 数据的格式为 YUV_420_888，RGB 数据的格式为 ARGB_8888。

注意，这个方法中的转换公式是基于 YUV420 的格式，如果您的 YUV 数据格式不同，需要根据实际情况对转换公式进行修改。