配合QtPyt5,使用python完成图像的增强、复原、压缩、去噪、识别、分割、特征提取、识别、跟踪等功能

1. YUV 和 YCrCb

   YCrCb即YUV,主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的频宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。其中"Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值;而"U"和"V" 表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。"亮度"是透过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。"色度"则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度,分别用Cr和Cb来表示。其中,Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。

   采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题,使黑白电视机也能接收彩色电视信号。
   下面区分一下YUV和YCbCr
   YUV色彩模型来源于RGB模型,
   该模型的特点是将亮度和色度分离开,从而适合于图像处理领域。
   应用:模拟领域
   Y'= 0.299R' + 0.587G' + 0.114B'
   U'= -0.147R' - 0.289G' + 0.436B' = 0.492*(B'- Y')
   V'= 0.615R' - 0.515G' - 0.100B' = 0.877(R'- Y')
   R' = Y' + 1.140V'
   G' = Y' - 0.394U' - 0.581V'
   B' = Y' + 2.032U'
   YCbCr模型来源于YUV模型,YCbCr是 YUV 颜色空间的偏移版本。
   应用:数字视频,ITU-R BT.601建议
   Y’ = 0.257R' + 0.504G' + 0.098B' + 16
   Cb' = -0.148R' - 0.291G' + 0.439B' + 128
   Cr' = 0.439R' - 0.368G' - 0.071B' + 128
   R' = 1.164(Y’-16) + 1.596*(Cr'-128)
   G' = 1.164*(Y’-16) - 0.813*(Cr'-128) - 0.392*(Cb'-128)
   B' = 1.164*(Y’-16) + 2.017*(Cb'-128)
   在DirectShow中,常见的RGB格式有RGB1、RGB4、RGB8、RGB565、RGB555、RGB24、RGB32、ARGB32等;常见的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等。