RGB
在图像显示中，⼀张 1280 * 720 ⼤小的图片，就代表着它有 1280 * 720 个像素点。其中每一个像素点的颜色显示都采用 RGB 编码方法，将 RGB 分别取不同的值，就会展示不同的颜⾊。
RGB 图像中，每个像素点都有红、绿、蓝三个原色，其中每种原色都占用 8 bit，也就是1个字节，那 么⼀个像素点也就占用 24 bit，也就是3个字节。
一张
1280 * 720⼤小的图⽚，就占⽤1280 * 720 * 3 / 1024 / 1024 = 2.63 MB存储空间
YUV
YUV颜色编码采用的是明亮度和色度来指定像素的颜色。其中，Y表示明亮度（LUminance、Luma），而U和V表示色度（Chrominance、Chroma）。而色度又定义了颜色的两个方面：色调和饱和度。
为什么要使用YUV 颜色编码?
为什么要使用YUV 颜色编码？我们要先从YUV采样格式说起
YUV采样格式 — YUV 4 : 4 : 4
YUV 4:4:4采样，意味着Y、U、V三个分量的采样⽐例相同，因此在⽣成的图像里，每个像素的三个分量量信息完整，都是8 bit，也就是1个字节。
例如:
原始图像素为:
[Y0,U0,V0] ;[Y1,U1,V1] ;[Y2,U2,V2] ;[Y3,U3,V3];
那么按照YUV4:4:4采样的码流为: Y0,U0,V0,Y1,U1,V1,Y2,U2,V2,Y3,U3,V3;
最后映射还原的像素点为:
[Y0,U0,V0] ;[Y1,U1,V1] ;[Y2,U2,V2] ;[Y3,U3,V3];
使⽤如上YUV4:4:4与使⽤图像RGB颜⾊模型图像⼤小是一样的. 并没有达到节省带宽的目的。
YUV 采样格式 — YUV 4 : 2 : 2
YUV 4:2:2采样，意味着UV分量是Y分量采样的⼀半，Y分量和UV分量按照2 : 1 的比例采样。
如果水平⽅向有10个像素点，那么采样了10个Y分量，⽽只采样了5个UV分量。
例如:
原始图像素为: [
Y0,U0,V0] ;[Y1,U1,V1] ;[Y2,U2,V2] ;[Y3,U3,V3] ;
那么按照YUV 4:2:2采样的码流为:
Y0,U0,Y1,V1,Y2,U2,Y3,V3
其中，每采样过一个像素点，都会采样其Y分量，⽽U、V分量就会间隔一个采集一个。
最后映射还原的像素点为:
[Y0,U0,V0] ;[Y1,U1,V1] ;[Y2,U2,V2] ;[Y3,U3,V3];
⼀张
1280 * 720⼤小的图⽚，在YUV 4:2:2采样时的⼤小为:
(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.5 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.76 MB。
可以看到YUV 4:2:2采样的图像比RGB模型图像节省了三分之一的存储空间，在传输时占⽤的带宽也会随之减少。
YUV 采样格式 — YUV 4 : 2 : 0
YUV 4:2:0采样，并不是指只采样U分量⽽不采样V分量。而是指，在每⼀行扫描时，只扫描一种⾊度分量(U或者V)，和Y分量按照 2 : 1的⽅式采样。比如，第⼀行扫描时，YU分量按照 2 : 1的方式采样，那么第二行扫描时，YV分量按照2:1的方式采样。对于每个色度分量来说，它的⽔平⽅向和竖直方向的采样和Y分量相比都是2:1 。假设第一行扫描了U 分量，第⼆行扫描了V 分量，那么需要扫描两行才能够组成完整的UV分量
例如:
原始图像素为:
[
Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、 [Y2 U2 V2]、 [Y3 U3 V3]、[
Y5 U5 V5]、[Y6 U6 V6]、 [Y7 U7 V7] 、[Y8 U8 V8]
那么按照YUV 4:2:0采样的码流为:
Y0 , U0 , Y1 , Y2 , U2 , Y3 , Y5 , V5 , Y6 , Y7 , V7 , Y8
其中，每采样过一个像素点，都会采样其Y分量，⽽U、V分量就会间隔一行按照2 : 1进⾏采样。
最后映射还原的像素点为:
[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7]、 [Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]
从映射出的像素点中可以看到，四个Y分量是共用了一套UV分量，⽽而且是按照2*2⼩方格的形式分布的，相比YUV 4:2:2采样中两个 Y分量共用一套UV分量，这样更能够节省空间。
一张
1280 * 720⼤小的图片，在YUV 4:2:0采样时的⼤小为:(1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.25 * 8 * 2)/ 8 / 1024 / 1024 = 1.32 MB。
RGB — YUV 颜⾊编码转换
对于图像显示器来说，它是通过RGB模型来显示图像的，⽽在传输图像数据时⼜是使⽤YUV模型，这是因为YUV模型可以节省带宽。因此就需要采集图像时将RGB模型转换到YUV模型，显示时再将YUV模型转换为RGB模型
RGB到YUV的转换，就是将图像所有像素点的R、G、B分量转换到Y、U、V分量。
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
U = -0.147 * R - 0.289 * G + 0.436 * B
V = 0.615 * R - 0.515 * G - 0.100 * B
R = Y + 1.14 * V
G = Y - 0.39 * U - 0.58 * V
B = Y + 2.03 * U
