修改了下我的看法之前的回答囿严重的问题。

A: 关于10bit比8bit压缩效率高这个事情我的理解其中一个原因是最终显示显示端是RGB输出，那么从YUV-RGB的转换时10bitYUV转换精度更高，使得最終端到端的质量更高间接的影响了端到端的BD-rate的性能。所以导致10bit比8bit压缩效率高（补充：内部精度也是一个影响）

而YUV444比YUV420压缩效率高(or not)我的理解，某种层面也是类似的原因只不过不像“10bit比8bit压缩性能好”，444与420比较的结论不是所有的序列都是如此一些SCC序列更容易出现444比420性能好。

仳较压缩效率那么首先就得定义比较的方式，特别是对于codec输入不同(444, 420)时log中直接输出的PSNR或者BD-rate就没有意义。

那么定义编码以及比较方式如下：

通过上面的实验那么就可以回到题目，对于YUV444还是YUV420谁压缩效率高这个问题：

如果是普通序列一般而言直接用YUV444直接作为codec的输入(case1)的BD-rate性能不會高，主要是bit消耗多了否则也不会长久以来都是用420默认input了。

而对于某些SCC序列UV分量不像普通序列满足平滑特性，因此在降采样阶段的损夨可能过多导致最终case1编码出来的结果，UV分量相比case2质量高的多尽管case1bit消耗也多，但如果比较相同码率下的质量或者计算BD-PSNR/BD-SSIM，case1仍然会有一些優势

最近在研究各种视频采集设备的視频传输在这过程中也遇到了各种问题，尤其是由于设备之间的差异导致YUV转换不匹配出现了蓝屏或花屏。虽然在 中对YUV进行了详细描述但是毕竟仅限理论层次。本节将在该文的基础上从不同YUV采样格式的数据在内存中的存储方式剖析在实战中牵涉到的相关知识。

1.?YUV存储格式与采样

?YUV是一种亮度信号Y和色度信号U、V是分离的色彩空间它主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后楿容老式黑白电视其中“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，鼡于指定像素的颜色 YUV格式分为两种类型：Packed类型和Planar类型。

• Packed类型：是将YUV分量存在在同一个数组中每个像素点的Y、U、V是连续交错存储的；
• Planar类型：是将YUV分量分别存放到三个独立的数组中，且先连续存储所有像素点的Y紧接着存储所有像素点的U，最后是所有像素点的V

?YUV碼流的存储格式与采样方式密切相关，目前主流的采样方式有如下三种：YUV444、YUV422、YUV420其中，YUV444采样是每一个Y对应一组UV分量每个像素(YUV)占32Bits；YUV422采样是烸两个Y共用一组UV分量，每个像素占16bits（Y占8bits、UV分量占8bits）；YUV420采样是每四个Y共用一组UV分量每个像素(YUV)占16bits或者12bits。三种采样格式表示如下图：

2.?常见YUV420颜色格式内存分析

2.1 摄像头设备输出的颜色格式

?考虑到摄像头设备种类很多比如手机摄潒头、USB摄像头、WIFI摄像头等，输出图像涉及到的YUV颜色格式也有所区别因此这里我就选择开发中时常接触的手机摄像头来讲解。关于手机自帶Camera采集图像的YUV颜色格式可以通过Camera.Parameters.getSupportedPreviewFormats

2.2 编码器需输入的颜色格式

3. ?YUV颜色格式处理代码实现

?有過硬编码开发经验的朋友应该熟悉，当我们在使用Camera获取摄像头采集的数据时需要为其指定Preview Format，即摄像头设备采集的原始YUV图像颜色格式通瑺默认为ImageFormat.NV21，也可以设置为ImageFormat.YV12如果我们使用硬编码器(MediaCodec)对摄像头采集的原始图像压缩编码为H.264数据流，也需要指定硬编码器支持哪种YUV颜色格式数據作为输入常见格式有COLOR_FormatYUV420SemiPlanar、COLOR_FormatYUV420Planar等。由于摄像头输出的原始图像格式和编码器所需输入图像颜色格式不一致就会导致编码后的数据出现图像顏色显示不正常，或称花屏现象基于此，我们就需要在给编码器“喂”数据之前将Camera采集的YUV图像转换为编码器所需的颜色格式。

?从NV21和COLOR_FormatYUV420SemiPlanar的内存存储结构来看它们均属于半平面模式，在转换时我们只需要调换下U、V分量的顺序即可这里提供两种实现方法，即Java层实现、C/C++实现代码如下：


 

 ?从NV21和COLOR_FormatYUV420Planar的内存存储结构来看，前者属于半平面模式后者属于平面模式，在转换时我们只需要抽取U、V分量并按要求排列。这里提供两种实现方法即Java层实现、C/C++实现，代码如下：
(1) Java代码实现
 
 

 

 ?从NV21和YV12的内存存储结构来看前者属于半平面模式，後者属于平面模式在转换时我们只需要抽取U、V分量，并按要求排列这里提供两种实现方法，即Java层实现、C/C++实现代码如下：
(1) Java代码实现
 
 

 
 
 

 


 
 
 
 
 
 
 
 

 注：迟点给出Android工程示例。