但是，人眼对于这三种颜色分量的敏感程度是不一样的。通常来说，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，如果颜色的相似性直接用欧氏距离来度量，其结果与人眼视觉会有较大的偏差。对于某一种颜色，我们很难推测出较为精确的三个分量数值来表示。

二. YUV

人眼的视觉特点对亮度更加敏感，对位置、色彩来说相对敏感度更低。而在视频编码系统中，为了降低带宽，保存更多的亮度信息，减少保存色差信息，所以 YUV 实际上是一种偏向亮度的色彩空间。主要用在视频、图像处理中。

YUV 相比于 RGB 只需要占用极少的频宽（RGB 需要三个独立的原色信号同时传播），YUV 中，Y 代表的是明亮度，也称为：灰阶值，而 UV 表示的是色度（色调饱和度），也可以记作：YCbCr。如果只有 Y 数据，那么我们可以得到一张黑白的图像。

使用 YUV 格式才能极大地去除冗余信息，因为前文提到了，人眼对亮度更加敏感，所以，往往压缩算法会将 RGB 数据转换为 YUV 数据，对 Y 少压缩一点（尽可能地保留细节），而对 UV 多压缩一点（色彩不敏感，难以感知），平衡图像效果和压缩率。

上面的内容，我们知道：GRAY = R *0.30 + G *0.59 + B*0.11这里的 Gray 由是哪个变量乘上系数构成，我们只知道 Gray 是没有办法凭空推出 R、G、B 色彩值的。

但是，我们知道还有两个相关的分量：UV。我们在做 RGB 转 YUV 时，同样也计算出了两个相关的分量：U、V，这样一来就得到一个三元三次方程组，我们可以轻松地由 YUV 得到最终的 RGB 值。

//RGB 转 YUVY = 0.299R +0.587G + 0.114BU = -0.147R - 0.289G -0.436BV = 0.615 - 0.515G - 0.110B

//YUV 转 RGBR = Y + 1.140VG = Y - 0.395U -0.581VB = Y + 2.032U

1. 这里的大量的浮点运算可能会导致一些性能问题，我们可以采用一定的方法规避掉这样大量的浮点运算，加快运行效率。

2. YUV 色彩空间即可以兼容黑白电视（只要 Y），又可以兼容彩色电视（YUV 协同工作）。YUV 只是一种颜色空间的构成方式，具体的实现标准又因为数据排列方式的不同，又分为不同的存储格式，一般的 Android 摄像头输出为NV21格式，而I420格式则是绝大多数编解码器默认输入输出的格式。

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4. 两种存储方式中，Y 数据是一模一样的，从下图的 Y0 一直到 Y15，而nv21格式中，是进行 VU 交叉排列的，而I420格式中，则是排列 4 个 U，接着再是 4 个 V。

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6. 如果十六像素点的 RGB 图像，存储需要 RGB 三个通道，共 16 * 3 = 48 个单位的空间。 而采用 YUV，如上图压缩后的 YUV（U、

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V 按四倍压缩）图像，存储仅需要 16 + 4 +4 = 24 个单位的空间。我们发现，节省了一半的空间。如果我们需要将NV21转成通用的I420也很简单，记录下整个图像的width和height（简称 w、h），由于每个像素点都需要一个 Y 值，所以 h 乘以 w 的值最终就是 Y 通道占有的值。如上图的 Y0-Y15。然后将Nv21格式中交叉的YU数据进行交换即可。

参考来源

1. bilibili
   

2. 知乎-详细介绍 RGB、HSV和HSL颜色空间