在图像处理过程中，经常会遇到YUV与RGB之间的转换，这个转换有不同标准，有多种转换公式，
有时，由于没有成对的匹配上，导致了效果异常。现在总结各种标准的转换公式。
主要分BT601，BT709和BT2020，三种标准下都有full range和limit range的区分。这里主要列除了转换矩阵，对于limit range，Y有偏置，对8bit是np.array([16,128,128])，full range的偏置为np.array([0,128,128])。
r2y_limit_range_601 = np.array([
[ 0.257, 0.504, 0.098],
[-0.148, -0.291, 0.439],
[ 0.439, -0.368, -0.0714]])
y2r_limit_range_601 = np.array([
[1.1644, 0.0, 1.5958],
[1.1644, -0.3938, -0.8130],
[1.1644, 2.0172, -0.0]])
r2y_full_range_601 = np.array([
[ 0.299, 0.587, 0.114],
[-0.1687, -0.3313, 0.5],
[ 0.5, -0.4187, -0.0813]])
y2r_full_range_601 = np.array([
[1.0, -0.0, 1.402],
[1.0, -0.3441, -0.7141],
[1.0, 1.772, -0.0]])
r2y_limit_range_709 = np.array([
[ 0.1826, 0.6142, 0.0620],
[-0.1006, -0.3386, 0.4392],
[ 0.4392, -0.3989, -0.0403]])
y2r_limit_range_709 = np.array([
[1.1644, 0.0, 1.7927],
[1.1644, -0.2132, -0.5329],
[1.1644, 2.1124, -0.0]])
r2y_full_range_709 = np.array([
[ 0.2126, 0.7152, 0.0722],
[-0.1146, -0.3854, 0.500],
[ 0.500, -0.4542, -0.0458]])
y2r_full_range_709 = np.array([
[1.0, 0.0, 1.5748],
[1.0, -0.1873, -0.4681],
[1.0, 1.8556, 0.0]]
)
r2y_limit_range_2020 = np.array([
[0.2256, 0.5823, 0.0509],
[-0.1227, -0.3166, 0.4392],
[0.4392, -0.4039, -0.0353]
])
y2r_limit_range_2020 = np.array([
[1.1644, -0.0, 1.6787],
[1.1644, -0.1873, -0.6504],
[1.1647, 2.1418, 0.0]])
r2y_full_range_2020 = np.array([
[ 0.2627, 0.6780, 0.0593],
[-0.1396, -0.3604, 0.500],
[ 0.500, -0.4598, -0.0402]
])
y2r_full_range_2020 = np.array([
[1.0, -0.0, 1.4746],
[1.0, -0.1646, -0.5714],
[1.0, 1.8814, -0.0]]
)
BT601 full range rgb=[0, 255], y=[16, 235], uv=[16, 240] R = 1.164 * (Y - 16) + 1.596 * (V - 128) G = 1.164 * (Y - 16) - 0.392 * (U - 128) - 0.812 * (V - 128) B = 1.164 * (Y - 16) + 2.016 * (U - 128)Y = 0.257 * R + 0.504 * G + 0.098 * B + 16 U = -0.148 * R
BT601 和 BT709由于在处理相机实时图像数据时，需要将相机采集的YUV数据转换为RGB，根据GPUImage的源码看到是有三种转换矩阵用于将YUV数据转换成RGB数据，分别是//BT.601,whichisthestandardforSDTV.
GLfloatkColorConversion601Default[]={
1.164,1.16...
长春大学计算机科学与技术学院 2004
摘 要：首先对色彩空间作了简要的介绍，分别介绍了各种色彩空间的原理、YUv格式以及
Y1Ⅳ 与RGB的关系，并且给出了换算公式，将Y1Ⅳ 的色彩空间与RGB的色彩空间的大小进行了
比较。最后介绍了Y1Ⅳ 的部分取样原理，并分别将YUV444．、YUV422、YUV411和Y1Ⅳ420这四
种取样方式进行了比较。
关键词：色彩空间；Y1Ⅳ ；RGB；Y1Ⅳ 格式；部分取样
一般来讲，我们把YUV、Y‘UV、YCbCr, YPbPr包含在YUV颜色模型的范围内，其中Y都表示亮度，UV表示两个色度分量，但是具体的颜色模型的用途又各不相同，当然，他们与RGB的互转公式也就不相同。在电视系统发展的早期，YUV和Y’UV都是颜色信息的模拟信号编码形式，虽然Y和Y’都表示亮度，但是两种亮度的意义却天差地别，Y用来代指luminance,表示的是自然颜色的亮度，而Y‘代指luma，表示的是经过伽马压缩之后电信号的强度。在现在的计算机系统中，YUV一般用来代指YCbCr,用来表示文件的编码格
从前文已经知道，R，G，B，3个分量都跟 亮度密切相关，也就是 3个分量里面都有大量的亮度信息。
RGB 转 YUV 的过程实际上就是 把 RGB 3分量里面的亮度信息 提取出来，放到 Y 分量。再把 RGB 3分量里面的 色调 ，色饱和度 信息提取出来放到 U跟 V分量。
所以这是一个信息提取过程，需要经过大量的实验。
提取 Y 亮度信息的公式如下：
Y = Kr * R + Kg * G + Kb * B
上面公式中的 K 是一个权重因子，Kr 代表 红色通道的权重，Kg 代表
原创不易 转载请注明出处和作者
关于写这篇文章的原因:
本人也是摸索了很长时间才弄懂其中的原理，里面涉及的知识点太多了， 比如色彩空间， Gamma， 什么的， 里面还会涉及到很多的协议， 比如 BT601 BT709， BT2020，RP177 等， 一不小心就会写错， 然后色彩可能就不准确了， 可能偏白 偏黑或者偏色
自己也踩过很多坑， 然后把这些经验写出来.
我在前面的两篇随笔中，写到了YUV与RGB的互转公式，也写了一些SSE指令学习的常用指令。因为接下来我决定暂停对SSE指令的简单翻译，而要把他用到实践中去。因此会贴上大篇幅的看起来让人头晕目眩的代码，不过我会尽力写好注释，以免大家看起来比较费劲。
既然说SSE能够对重复大量相同运算的数据在运算效率上有很大的提升，那就需要与高级语言（因为我常用的是C++,所以就采用C++语言）做一个对比。
在此...
关于写这篇文章的原因:
本人也是摸索了很长时间才弄懂其中的原理，里面涉及的知识点太多了，比如色彩空间，比如Gamma，里面还会涉及到很多的协议，比如BT601 BT709，BT2020，RP177等，一不小心就会写错，然后色彩可能就不准确了，可能偏白偏黑或者偏色
自己也踩过很多坑，然后把这些经验写出来，防止大家踩重复的坑，如果文章有不够严谨的地方，请及时...
