音视频学习：RGB

音视频学习：RGB

• RGB
• • 基本概念
  • RGB几种常见的表示形式
  • • 16比特模式
    • 24比特模式
    • 32比特模式
  • RGB_PARSER
  • • 1. 分离RGB24像素数据中的R、G、B分量
    • 2. 将RGB格式像素数据封装为BMP图像
    • • BMP_FILE_HEADER
      • BMP_INFO_HEADER
      • color palette
      • 代码
    • 10. 将RGB24格式像素数据转换为YUV420P格式像素数据
    • 4. 生成RGB24格式的彩条测试图

RGB

概念别问，问就是抄的Wikipedia，代码来自雷霄骅先生的博客。

基本概念

三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以合成产生各种色彩光。

一个颜色显示的描述是由三个数值控制的，他分别为R、G、B。当三个数值位为最大时，显示为白色，当三个数值最小时，显示为黑色。

RGB可以和YUV互相转换：
$$R=Y+1.13983\ast (V-128)$$

$$G=Y-0.39465\ast (U-128)-0.58060\ast (V-128)$$

$$B=Y+2.03211\ast (U-128)$$

RGB

RGB几种常见的表示形式

16比特模式

16比特模式分配给每种原色各为5比特，其中绿色为6比特，因为人眼对绿色分辨的色调更精确。但某些情况下每种原色各占5比特，余下的1比特不使用。

24比特模式

每像素24位（比特s per pixel，bpp）编码的RGB值：使用三个8位无符号整数（0到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。这是当前主流的标准表示方法，用于真彩色和JPEG或者TIFF等图像文件格式里的通用颜色交换。它可以产生一千六百万种颜色组合，对人类的眼睛来说，其中有许多颜色已经是无法确切的分辨。

说白了就是先存R(8bit)，再存G(8bit)，再存B(8bit)，一共24bit，每个颜色256个梯度，交错地以RGBRGBRGB...这样的形式存在文件里面。

32比特模式

实际就是24比特模式，余下的8比特不分配到像素中，这种模式是为了提高数据输送的速度（32比特为一个DWORD，DWORD全称为Double Word，一般而言一个Word为16比特或2个字节，处理器可直接对其运算而不需额外的转换）。同样在一些特殊情况下，如DirectX、OpenGL等环境，余下的8比特用来表示象素的透明度（Alpha）。

RGB_PARSER

1. 分离RGB24像素数据中的R、G、B分量

bool RgbParser::rgb24_split(const std::string input_url, int width, int height, int frame_num)
{FILE *input_file = fopen(input_url.c_str(), "rb+");FILE *output_r = fopen("output_rgb_r.y", "wb+");FILE *output_g = fopen("output_rgb_g.y", "wb+");FILE *output_b = fopen("output_rgb_b.y", "wb+");unsigned char *picture = new unsigned char[width * height * 3];for (int i = 0; i < frame_num; i++) {fread(picture, 1, width * height * 3, input_file);for (int cur_pixel = 0; cur_pixel < width * height * 3; cur_pixel += 3) {// Read Rfwrite(picture + cur_pixel, 1, 1, output_r);// Read Gfwrite(picture + cur_pixel + 1, 1, 1, output_g);// Read Bfwrite(picture + cur_pixel + 2, 1, 1, output_b);}}delete[] picture;fclose(input_file);fclose(output_r);fclose(output_g);fclose(output_b);return true;
}

分离后查看图片用yuvplayer查看，选择500*500，Y分量查看。

RGB24的每个像素三个分量都是连续存储的，先存储第一个像素的R、G、B，再存第二个R、G、B，所以宽（width）和高（height）的RGB图片大小为$width\ast height\ast 3Byte$，这种存储方式成为Packed方式。

R、G、B三张图分辨率如下（此处有疑问。。没搞懂）

• output_rgb_r.y：R数据，分辨率256 *256
• output_rgb_g.y：G数据，分辨率256 *256
• output_rgb_b.y：B数据，分辨率256 *256

原图为雷神提供的CIE 1931标准图：

cie1931_500x500.rgb

效果图如下：

output_rgb_r.y

output_rgb_g.y

output_rgb_b.y

2. 将RGB格式像素数据封装为BMP图像

将RGB转换为BMP图像，就可以使用Windows自带的图片查看器查看，对于BMP来说，如果是未压缩的格式，那么除了头部信息外，剩下的数据和RGB类似，只不过是以B、G、R的顺序存储，所以只需要加上头并且略加修改即可。

首先了解下BMP的格式:

BMP_FILE_HEADER

BMP文件有文件头，在Windows中定义如下：

typedef struct tagBITMAPFILEHEADER
{UINT16 bfType;DWORD  bfSize;UINT16 bfReserved1;UINT16 bfReserved2;DWORD  bfOffBits;
} BITMAPFILEHEADER;

BMP_INFO_HEADER

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER
{DWORD biSize;LONG  biWidth;LONG  biHeight;WORD  biPlanes;WORD  biBitCount;DWORD biCompression;DWORD biSizeImage;LONG  biXPelsPerMeter;LONG  biYPelsPerMeter;DWORD biClrUsed;DWORD biClrImportant;
} BITMAPINFOHEADER;

color palette

代码中没有用到调色板，不过可以有。

调色板其实是一张映射表，标识颜色索引号与其代表的颜色的对应关系。它在文件中的布局就像一个二维数组palette[N][4]，其中N表示总的颜色索引数，每行的四个元素分别表示该索引对应的B、G、R和Alpha的值，每个分量占一个字节。如不设透明通道时，Alpha为0。

代码

代码中有一个地方需要注意，那就是BITMAP_FILE_HEADER::bfType这个值，由于我的机器是小端的（应该所有Windows都是小端的吧），在赋值的时候我一开始写的是('B') << 8) + 'M'，结果出问题了，windows图片查看器识别不出来文件格式，其实是图片查看器读到了MB导致的，所以正确的写法应该是('M') << 8) + 'B'，这样在小端机器上是能跑成的。

bool RgbParser::rgb24_to_bmp(const std::string input_url, int width, int height)
{FILE *input_file = fopen(input_url.c_str(), "rb+");FILE *output_bmp = fopen("output_bmp.bmp", "wb+");unsigned char *picture = new unsigned char[width * height * 3];BMP::BIT_MAP_FILE_HEADER bmp_file_header;BMP::BIT_MAP_INFO_HEADER bmp_info_header;// Fill bit map file header// Note: the bfType is only useful in little endian machine.bmp_file_header.bfType = ((unsigned short int)('M') << 8) + 'B';bmp_file_header.bfSize = sizeof(bmp_file_header) + sizeof(bmp_info_header) + width * height * 3 ;bmp_file_header.bfReserverd1 = 0;bmp_file_header.bfReserverd2 = 0;bmp_file_header.bfbfOffBits = sizeof(bmp_file_header) + sizeof(bmp_info_header);// Fill bit map info headerbmp_info_header.biSize = sizeof(bmp_info_header);bmp_info_header.biWidth = width;bmp_info_header.biHeight = -height;bmp_info_header.biPlanes = 1;        // Must be 1bmp_info_header.biBitcount = 24;     // RGB24 need 24 bit to description one pixelbmp_info_header.biCompression = 0;   // 0 means without compressionbmp_info_header.biSizeImage = width * height * 3; // RGB24 can set it to 0bmp_info_header.biXPelsPermeter = 0; // Most time it set to 0bmp_info_header.biYPelsPermeter = 0; // Most time it set to 0bmp_info_header.biClrUsed = 0;       // 0 means use all palettebmp_info_header.biClrImportant = 0;  // 0 means all color is importantunsigned char temp_val = 0;fread(picture, 1, width * height * 3, input_file);for (int cur_pixel = 0; cur_pixel < width * height * 3; cur_pixel += 3) {temp_val = picture[cur_pixel];picture[cur_pixel] = picture[cur_pixel + 2];picture[cur_pixel + 2] = temp_val;}fwrite(&bmp_file_header, 1, sizeof(bmp_file_header), output_bmp);fwrite(&bmp_info_header, 1, sizeof(bmp_info_header), output_bmp);fwrite(picture, 1, width * height * 3, output_bmp);delete[] picture;fclose(input_file);fclose(output_bmp);return true;
}

使用lena512的rgb24图片生成bmp效果如下：

output_bmp.bmp

10. 将RGB24格式像素数据转换为YUV420P格式像素数据

调用下公式就行，回顾下公式：
$$Y=0.299\ast R+0.587\ast G+0.114\ast B$$

$$U=-0.169\ast R-0.331\ast G+0.5\ast B+128$$

$$V=0.5\ast R-0.419\ast G-0.081\ast B+128$$

U取第1行第一个点，V取第一行第三个点，然后U再取第一行第5个点，然后V取第一行第七个点，以此类推，写出如下代码，雷神用的是整数去算的方式，其实也差不多，结果是一样的。

bool RgbParser::rgb24_to_yuv420p(const std::string input_url, int width, int height)
{FILE *input_file = fopen(input_url.c_str(), "rb+");FILE *output_yuv = fopen("output_rgb_to_yuv.yuv", "wb+");unsigned char *rgb_picture = new unsigned char[width * height * 3];unsigned char *yuv_picture = new unsigned char[width * height * 3 / 2];int cur_y = 0, cur_u = width * height, cur_v = width * height * 5 / 4;int cur_width = 0, cur_height = 0;unsigned char r = 0, g = 0, b = 0;fread(rgb_picture, 1, width * height * 3, input_file);for (int cur_pixel = 0; cur_pixel < width * height * 3; cur_pixel += 3) {r = rgb_picture[cur_pixel];g = rgb_picture[cur_pixel + 1];b = rgb_picture[cur_pixel + 2];yuv_picture[cur_y++] = (unsigned char)(0.299 * (double)r + 0.587 * (double)g + 0.114 * (double)b);cur_width = (cur_pixel / 3) % width;cur_height = (cur_pixel / 3) / width;// Every fourif (cur_width % 2 == 0 && cur_height % 2 == 0) {yuv_picture[cur_u++] = (unsigned char)(-0.169 * (double)r - 0.331 * (double)g + 0.5 * (double)b + 128);}else {if (cur_width % 2 == 0) {yuv_picture[cur_v++] = (unsigned char)(0.5 * (double)r - 0.419 * (double)g - 0.081 * (double)b + 128);}}}fwrite(yuv_picture, 1, width * height * 3 / 2, output_yuv);delete[] rgb_picture;delete[] yuv_picture;fclose(input_file);fclose(output_yuv);return true;
}

结果如下：

output_yuv.yuv

4. 生成RGB24格式的彩条测试图

彩条顺序”白黄青绿品红蓝黑“，RGB值如下：

bool RgbParser::rgb24_colorbar(int width, int height)
{FILE *output_rgb = fopen("output_colorbar.rgb", "wb+");unsigned char *picture = new unsigned char[width * height * 3];int width_range = width / 8;int cur_width_max = width_range;char color[8][3] = {{ 255, 255, 255 }, { 255, 255, 0 }, { 0, 255, 255 },{ 0, 255, 0 }, { 255, 0, 255 }, { 255, 0, 0 },{ 0, 0, 255 }, { 0, 0, 0 }};for (int cur_width = 0; cur_width < width; cur_width++) {// NOTE: All the extra pixels in the end are in black.int cur_color_pos = cur_width / width_range == 8 ? 7 : cur_width / width_range;for (int cur_height = 0; cur_height < height; cur_height++) {int cur_pixel = width * cur_height * 3 + cur_width * 3;picture[cur_pixel] = color[cur_color_pos][0];picture[cur_pixel + 1] = color[cur_color_pos][1];picture[cur_pixel + 2] = color[cur_color_pos][2];}}fwrite(picture, 1, width * height * 3, output_rgb);delete[] picture;fclose(output_rgb);return true;
}

生成效果图如下：

output_colobar.rgb

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！