你好，我是李江。今天我们一起来聊一聊图像的颜色空间。
图像的颜色空间是图像和视频技术里面的一个非常重要的知识点，在图像处理、视频编码等技术中你会经常遇到这个概念。
而至于它为什么重要，其实也很好理解。在现实世界中，我们的眼睛每天看到的颜色是千变万化的。为了能够更方便地表示和处理这些颜色，不同应用领域就建立了多种不同的颜色空间，主要包括RGB 、YUV、CMYK 、 HSI等（后面两种和这门课程没有关系，因此这里我们不再介绍）。
在视频技术中，我们经常碰到的颜色空间有两种：RGB和YUV，接下来我们就逐一看一看。
RGB相对比较简单。顾名思义，它就是指图像的每一个像素都有R、G、B三个值。RGB是我们平常遇到最多的一种图像颜色空间，比如摄像头采集的原始图像就是RGB图像，且显示器显示的图像也是RGB图像。
一般来说，我们的RGB图像，每一个像素都是分别存储R、G、B三个值，且三个值依次排列存储。比如对于一张8bit位深的RGB图，每个值占用一个字节。但是，需要注意的是RGB图像像素中R、G、B三个值并不一定是按R、G、B顺序排列的，也有可能是B、G、R顺序排列。
比如OpenCV就经常使用BGR的排列方式来存储图像。所以在存储和读取RGB图像的时候需要稍微注意一下。RGB和BGR的存储方式如下图所示：
虽然RGB比较简单，同时在图像处理的时候也经常会用到。但是在视频领域，我们更多地是使用YUV颜色空间来表示图像的。这是因为R、G、B三个颜色是有相关性的，所以不太方便做图像压缩编码。那YUV究竟是怎么表示图像的呢？它又是如何存储在内存当中的呢？我们接下来就来揭开它的“面纱”。
YUV跟RGB类似，也是一种颜色空间，但其种类会更多更复杂些，所以接下来我们会花大量的篇幅去讲解它。
YUV最早主要是用于电视系统与模拟视频领域。现在视频领域基本都是使用YUV颜色空间。
跟RGB图像中R、G、B三个通道都跟色彩信息相关这种特点不同，YUV图像将亮度信息Y与色彩信息U、V分离开来。Y表示亮度，是图像的总体轮廓，称之为Y分量。U、V表示色度，主要描绘图像的色彩等信息，分别称为U分量和V分量。这样一张图像如果没有了色度信息U、V，只剩下亮度Y，则依旧是一张图像，只不过是一张黑白图像。这种特点有什么好处呢？
在以前，世界上只有黑白电视机，每一帧电视画面都是黑白的，没有色彩信息。当然黑白电视机也不支持显示彩色图像。后来随着技术的发展，出现了彩色电视机，每一帧画面都是有颜色信息的，那当然我们可以使用RGB、YUV等颜色空间来表示一帧图像。
但是考虑到兼容老的黑白电视机，如果使用RGB表示图像，那么黑白电视机就没办法播放。这是因为R、G、B三个通道都是彩色的，而Y、U、V就可以。因为黑白电视机可以使用Y分量，Y分量就是黑白图像，而且包含了图像的总体轮廓信息，只是没有色彩信息而已。
好了，讲了YUV的起源之后，我们来讲讲YUV颜色空间最重要的知识点，那就是YUV的类型和存储方式。
YUV主要分为YUV 4:4:4、YUV 4:2:2、YUV 4:2:0这几种常用的类型。其中最常用的又是YUV 4:2:0。这三种类型的YUV主要的区别就是U、V分量像素点的个数和采集方式。
YUV 4:4:4就是每一个Y就对应一个U和一个V；而YUV 4:2:2则是每两个Y共用一个U、一个V；YUV 4:2:0则是每四个Y共用一个U、V。我们可以通过图片来清晰地看一下三种YUV类型的区别。具体如下图所示：
总的来说：
YUV 4:4:4这种类型非常简单，所以存储的方式也非常简单。
那YUV 4:2:2和YUV 4:2:0这种共用U、V分量的情况，应该在内存中怎么存储呢？下面我就来为你介绍一下。
YUV存储方式主要分为两大类：Planar和Packed两种。Planar格式的YUV是先连续存储所有像素点的Y，然后接着存储所有像素点的U，之后再存储所有像素点的V，也可以是先连续存储所有像素点的Y，然后接着存储所有像素点的V，之后再存储所有像素点的U。Packed格式的YUV是先存储完所有像素的Y，然后U、V连续的交错存储。
下面我们就来看看每一种YUV类型的存储方式是怎么样的。
这种类型的YUV非常简单，因为每一个Y对应一个U、一个V，所以存储的方式也非常简单。例如，4 x 2像素的YUV 4:4:4存储图如下图所示：
可以看到，YUV 4:4:4和RGB图像存储之后的大小是一样的。如果是8bit图像，就是每一个像素点需要占用3个字节。
这种类型的YUV稍微复杂些，每左右两个像素的Y共用一个U和一个V。存储方式主要有以下４种类型。
该类型是Planar格式，先存储完Y，再存储U，之后存储V。例如，4 x 2像素的YU16存储图如下图所示：
该类型也是Planar格式，先存储完Y，再存储V，之后存储U。例如，4 x 2像素的YV16存储图如下图所示：
这种类型是Packed格式，先存储完Y，之后U、V连续交错存储。例如，4 x 2像素的NV16存储图如下图所示：
这种也是Packed格式，与NV16不同，这种格式是先存储完Y，之后V、U连续交错存储。例如，4 x 2像素的NV61存储图如下图所示：
可以看到，4 x 2像素的YUV 4:2:2只需要16个字节，而RGB图像则需要24个字节。也就是说，如果是8bit图像，那么RGB每一个像素需要3个字节，而YUV 4:2:2只需要2个字节。
这是最常见也是最常用的YUV类型。通常视频压缩都是YUV 4:2:0格式的。它是每上、下、左、右4个像素点共用一个U和一个V。存储方式主要分为以下４种。
这种类型是Planar格式，先存储完Y，再存储U，之后存储V。例如，4 x 4像素的YU12存储图如下图所示：
该类型也是Planar格式，先存储完Y，再存储V，之后存储U。例如，4 x 4像素的YＶ12存储图如下图所示：
这种类型是Packed格式，先存储完Y，之后U、V连续交错存储。例如，4 x 4像素的NV12存储图如下图所示：
这种也是Packed格式，与NV12不同，这种格式是先存储完Y，之后V、U连续交错存储。例如，4 x 4像素的NV21存储图如下图所示：
可以看到，4 x 4像素的YUV 4:2:0只需要24个字节相比RGB图像需要48个字节，存储的大小少了一半。也就是说，如果是8bit图像，RGB每一个像素需要3个字节。而YUV 4:2:0只需要1.5个字节。
好了，以上就是YUV颜色空间的主要类型和存储方式。这里我用表格给你总结了一下。
我们刚才说到，一般来说，采集到的原始图像、给显示器渲染的最终图像都是RGB图像，但是视频编码一般用的是YUV图像。那么这中间一定少不了两者的相互转换。那RGB如何转到YUV呢？YUV又如何转到RGB呢？
在讲转换之前，我们先了解Color Range这个东西。对于一个8bit的RGB图像，它的每一个R、G、B分量的取值按理说就是0~255的。但是真的是这样的吗？其实不是的。这里就涉及到Color Range这个概念。Color Range分为两种，一种是Full Range，一种是Limited Range。Full Range的R、G、B取值范围都是0～255。而Limited Range的R、G、B取值范围是16～235。
了解了Color Range之后，我们怎么规范YUV和RGB之间的互转呢？其实这也是有标准的，目前的标准主要是BT601和BT709（其实还有BT2020，我们这里不展开讲）。简单来讲，BT709和BT601定义了一个RGB和YUV互转的标准规范。只有我们都按照标准来做事，那么不同厂家生产出来的产品才能对接上。BT601是标清的标准，而BT709是高清的标准。
下面我们来看看这两种标准分别在Full Range和Limited Range下的RGB和YUV之间的转换公式吧。具体如下图所示：
从上图我们可以看到每种标准下不同Color Range的转换公式是不同的。所以在做RGB往YUV转换的时候我们需要知道是使用的哪个标准的哪种Range做的转换，并告知对方。这样对方使用同样的标准和Range才可以正确的将YUV转换到RGB。
如果是系统采集出来给到用户的图像就是YUV的话，你也需要获取这个YUV的存储格式、转换标准和Color Range。这样才能保证正确地处理YUV和RGB之间的转换。
好了，这就是关于RGB和YUV颜色空间的一些知识。在最后我需要再一次强调一下前一节课中讲到的Stride。
在处理YUV图像的存储和读取的时候，也是有Stride这个概念的。事实上，YUV出问题的情况更多。在这里举一个例子，比如说一张1283x720的图像，一个Y分量存储按16字节对齐的话应该是每行占用1296个字节，所以每读取一行像素的Y应该是1296个字节，具体如下图所示。千万不要认为是1283个字节，不然就会出现“花屏”。这里一定要注意。
今天的知识点到这里就讲完了。总结一下，这节课我们主要讲了图像的颜色空间。图像的颜色空间主要有RGB和YUV两种。其中RGB图像每一个像素有R、G、B三个值。而YUV图像有３种类型，其分类如下：
同时，YUV在存储的时候也有两种大类：一种是Planar格式；一种是Packed格式。其中Planar格式又分为先存U还是先存V两种。而Packed格式是UV交错存储且分为U在前还是V在前两种。
在图像采集的时候我们一般得到的原始图像是RGB图像，并且渲染的时候最终也是用RGB图像，而在编/解码时用的却是YUV图像。因此，我们需要在RGB和YUV之间互转。转换的标准有两种：一种是BT601；一种是BT709。
另外，在转换过程中我们还涉及到Color Range这个概念。Full Range的R、G、B三个值的范围都是0～255。而Limited Range的取值范围是16～235。在做转换的时候我们需要选择正确的标准和Color Range。
最后，我再一次提出了Stride这个概念。在读取YUV图像一行像素的时候一定要区分Width和Stride的区别。Width是原始图像的宽，而Stride是对齐之后的一行像素使用的字节大小。这个一定要注意，千万不要弄错了。
通过这节课的学习，现在你知道我们为什么编码的时候使用YUV图像而不使用RGB图像了吗？
好了，这节课到这里就结束了，欢迎留言和我分享你的思考和疑惑，你也可以把今天所学分享给身边的朋友，邀请他加入探讨，共同进步。