androidrgbtoyuv
‘壹’ 如何RGB帧转换为YUV在Android中使用GPU
帧数与CPU&GPU有关，就和电脑者丛孙一样，CPU主频越高帧数越高，且不会递减，GPU越高帧郑卖数也越高，但是有阀值 所以，在GPU和CPU相同的起始情况下，CPU的提升比GPU的提升效果更明显 RAM的话主要是保持帧数，与帧数高低无关。也就是RAM不够可能会在运行的时候大卡一下，RAM足够支持的时候，就算提升了也没什么首链变化
‘贰’ 求助：怎么直接显示YUV格式图像
其实android里面定义的有overlay的接口，如果你的硬件支持的话，应该可以直接调用显示。但是好像没有开放overlay的借口给java层，所以你应该只能在framework层调用overlay来显示你的解码后的图像。具体的例子，你可以参考一下camera 的实现，做pre-view的时候就是调用的overlay直接显示的。
‘叁’ RGB与YUV
每个像素用1个bit表示，可表示的颜色范围为双色，即最传统的黑和白。1个bit只能表示0，1两种值。需要调色板，不过调色板只包含两种颜色。
每个像素用4个bit表示，4个bit所能够表示的索引范围是0-15，共16个。也就是可以表示16种颜色。即调色板中包含16中颜色。
每个像素用8个bit表示。8个bit所能够表示的索引范围是0-255，共256个。也就是可以表示256中颜色。即调色板中包含256中颜色。
RGB像素格式中的bit存储的是每一个像素点的R,G,B值
一个像素用16个bit = 2个byte表示 ，R=5 G=6 B=5
为什么绿色为6位？
一个像素用16个bit = 2个byte，但是最高位不用，R=5 G=5 B=5
RGB24图像每个像素用8个bit，共24个位表示，共3个字节，注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR
RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个byte，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个字节保留。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR
RGB32图像每个像素用32个bit表示，占4个字节，R，G，B分量分别用8个bit表示，存储顺序为B，G，R，最后8个为透明像素。注意：在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGRA
注意：java默认使用大端字节序，c/c++默认使用小端字节序，android平台下Bitmap.config.ARGB_8888的Bitmap默认是大端字节序，当需要把这个图片内存数据给小端语言使用的时候，就需要把大端字节序转换为小端字节序。例如：java层的ARGB_565传递给jni层使用时，需要把java层的ARGB_565的内存数据转换为BGRA565。
详细验证请看： Android Bitmap像素排列与JNI操作
YUV有很多变种，我们常说的YUV指的是YCbCr,YUV三个字母中，其中”Y”表示明亮度（Lumina nce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。Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量，是标准 YUV 的一个翻版（还有YPbPr等），此文中，我们就用 YUV 指代 YCbCr 了。
首先，YUV按照数据大小分为三个格式，YUV420，YUV422，YUV444。由于人眼对Y的敏感度远超于对U和V的敏感，所以可以多个Y分量共用一组UV，这样既可以极大的节省空间，又可以不太损失质量。
按照多个 Y 分量共用一个 UV 的方式，我们可以把 YUV 分为 420，422，444 三种类型，而在这三种类型之下，我们又可以按照 YUV 的排列储存顺序，将其细分为好多种格式，这些格式数量繁多，又不好记忆，这为我们学习过程中造成了不少困难。下面我就为大家一一介绍。
首先，我们将可以按照 YUV 的排列方式，再次将 YUV 分成三个大类，Planar，Semi-Planar 和 Packed。
Planar YUV 三个分量分开存放
Semi-Planar Y 分量单独存放，UV 分量交错存放
Packed YUV 三个分量全部交错存放
按照这三种方式，我们就可以将 YUV 格式进行比较细致的分类了。
YUV的所有格式列表
一张从上到下分别为原图、Y、U 和 V：
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信息完整，都是 8 bit，也就是一个字节。
如下图所示：
其中，Y 分量用叉表示，UV 分量用圆圈表示。
举个例子 ：
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3
最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3
最后映射出的像素点依旧为 [Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
可以看到这种采样方式的图像和 RGB 颜色模型的图像大小是一样，并没有达到节省带宽的目的，当将 RGB 图像转换为 YUV 图像时，也是先转换为 YUV 4:4:4 采样的图像。
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。
如下图所示：
举个例子 ：
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3] 那么采样的码流为：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。
最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]
假如图像像素为：[Y0 U0 V0]、[Y1 U1 V1]、[Y2 U2 V2]、[Y3 U3 V3]
那么采样的码流为：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。
最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3]
采样的码流映射为像素点，还是要满足每个像素点有 Y、U、V 三个分量。但是可以看到，第一和第二像素点公用了 U0、V1 分量，第三和第四个像素点公用了 U2、V3 分量，这样就节省了图像空间。
一张 1280 * 720 大小的图片，在 YUV 4:2:2 采样时的大小为：
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 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 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 。
如下图所示：
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。
举个例子 ：
假设图像像素为：[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。
最后映射出的像素点为：[Y0 U0 V5]、[Y1 U0 V5]、[Y2 U2 V7]、[Y3 U2 V7][Y5 U0 V5]、[Y6 U0 V5]、[Y7 U2 V7]、[Y8 U2 V7]
假设图像像素为：[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。
最后映射出的像素点为：[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，而且是按照 2*2 的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：
可以看到 YUV 4:2:0 采样的图像比 RGB 模型图像节省了一半的存储空间，因此它也是比较主流的采样方式。
YUV 的存储格式，有两种：
YUYV 格式是采用打包格式进行存储的，指每个像素点都采用 Y 分量，但是每隔一个像素采样它的 UV 分量，排列顺序如下：
UYVY 格式也是采用打包格式进行存储，它的顺序和 YUYV 相反，先采用 U 分量再采样 Y 分量，排列顺序如下：
YUV 422P 格式，又叫做 I422，采用的是平面格式进行存储，先存储所有的 Y 分量，再存储所有的 U 分量，再存储所有的 V 分量。
基于 YUV 4:2:0 采样的格式主要有 YUV 420P 和 YUV 420SP 两种类型，每个类型又对应其他具体格式。
I420 的单帧结构示意图如下（Planar 方式）
这幅图的上面一幅可以看出 Y1、Y2、Y7、Y8 共用 U1 和 V1。后面的线性数组为其存储顺序，可以看出 Y、U 和 V 都是顺序存储的，往外写的时候，先按顺序将 Y 分量写出，然后再根据 U、V 分别将它们依次写出即可。
NV12的单帧结构示意图如下（Planar 方式）
可以看出与 YV12 不同的时，它的 Y 虽然也是顺序存储，但 U、V 却是交错存储的，这种方式存储在往外写出时则先直接顺序写出 Y，然后对 UV 分别依次写出。
PS：Android的Camera Preview默认图像格式为NV21。
把RGB和YUV的范围都缩放到[0,255]
YUV转RGB
RGB转YUV
参考资料：
图片RGB数据格式
一文读懂 YUV 的采样与格式
视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
Android Bitmap像素排列与JNI操作
YUV420_SVG
‘肆’ android openGL ES能不能支持yuv直接显示 而不是转换成RGB再显示
现在可以是可以的，因为我现在都在做，只不过遇到些些问题，楼主如果还在研究这个的话可以共同探讨下
‘伍’ 如何将rgb 模式转换成 yuv 模式
YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点，但大多数图像处理操作都是基于RGB格式。
因此当要对图像进行后期处理显猛基州示时，需要把YUV格式转换成RGB格式。
1. 基本实现
按照YUV与RGB的变换公式，逐像素访问Y、U、V分量的值，并转换成RGB。
2. 基于查表法的实现
逐一访问像素，进行浮点运算，比较耗时，因而利用空间换时间思路，以查找表来替代转换过程中的一些计算。
3. 基于OpenCV的实现
利用OpenCV提供的转换函数实现YUV到锋瞎RGB的转换，实现简单方便。实现过程，只需枝蔽要合理构造包含YUV数据的Mat。
‘陆’ android yuv怎么转换成RGB565
参数分别是宽，高，原数据指针，转化后的目标数据指针。
你找的这个函数是用C写的，而你的save(byte[]yuv420,Stringpath,intwidth,intheight,intquality)是JAVA，因此你要使用JNI。或者你把cvt_420p_to_rgb565函数转成JAVA版。
举个例子使用jni（实际自己测试）：
cvt_420p_to_rgb565修改为
#ifdef__cplusplus
extern"C"{
#endif
JNIEXPORTjobjectArrayJNICALL你的包名_类名_cvt420pToRGB565(JNIEnv*env,jobjectobj,jintwidth,jintheight,jcharArraysrcData,jcharArraydstData);
#ifdef__cplusplus
};
#endif
JNIEXPORTjobjectArrayJNICALL你的包名_类名_cvt420pToRGB565(JNIEnv*env,jobjectobj,jintwidth,jintheight,jcharArraysrcData,jcharArraydstData)
{
unsignedchar*src=(unsignedchar*)(env->GetByteArrayElements(srcData,0));
unsignedchar*dst=(unsignedchar*)(env->GetByteArrayElements(dstData,0));
下面照抄！！
‘柒’ RGB与YUV相互转换公式
RGB转化为YUV
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128
V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128
YUV转化为RGB
R = Y + 1.402 (V-128)
G = Y - 0.34414 (U-128) - 0.71414 (V-128)
B = Y + 1.772 (U-128)
https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/50534150