① 视频设置中yuvj420p和yuv420p有什么区别
yuvj420p是一般是照相机拍出来的格式，和拍出来的jpg照片一样，灰阶范围是0-255，是pc主机的显示色彩；yuv420p是大部分摄像机拍出来的格式，灰阶范围是16-235，是tv主机的显示色彩，也是现在的主流格式。
差异在于，yuv420p格式的视频，在用pc主机（显示范围为0-255）进行播放的时候，会比yuvj420p格式的视频偏灰一些，因为它的灰阶范围是16-235，所以它的白定义为235，黑的定义为16，在pc主机上都不算是纯白或者纯黑。
② 2160pyuv420是4k吗
2160pyuv420是4k
160P，顾名思义即是3840×2160的分辨率,接近4K清晰度，几乎达到影院标准。横向3840个像素点，纵向2160个像素点。1080P为现在的全高清分辨率标准，也就是说2160P的清晰度达到了1080P的四倍。
③ 蓝光机HDMI输出RGB，全RGB，YCBCR，YCBCR422 选哪个画质最好
HDMI高清接口画质最好
1：HDMI接口可以传输的视频支持高清1080I，高清720P，普通隔行和普通逐行
2：同时支持NTSC和PAL电视制式
3：可以根据接受端可以接受的视频状态自动输出YU或RGB编码的视频格式
4：而HDMI 1.4支持RGB 24Bit、YUV 420、YCbCr 444、YCbCr 420。
④ 4k视频文件的码流是多大
这样算
例如
输入码率：
7680x4320分辨率， 10比特 YUV420采样，60fps帧率
7680 x 4320 x 15 bit/pixel x 60fps = 29.86 Gbps
⑤ 蓝光机HDMI输出RGB，全RGB，YCBCR，YCBCR422 选哪个画质最好
HDMI高清接口画质最好
1：HDMI接口可以传输的视频支持高清1080I，高清720P，普通隔行和普通逐行
2：同时支持NTSC和PAL电视制式
3：可以根据接受端可以接受的视频状态自动输出YU或RGB编码的视频格式
4：而HDMI 1.4支持RGB 24Bit、YUV 420、YCbCr 444、YCbCr 420。
⑥ YUV格式小结
☞ 对格式采样的理解
提出yuv格式的原因，是为了解决彩色电视和黑白电视兼容性问题，因此从rgb的颜色空间，转换为yuv的颜色空间，其中y代表亮度，u和v代表色度。
yuv种类分为很多，可以理解是一个 二维的 ，即空间间，和空间内，这样的表述，借鉴了h264中的帧间和帧内的思想
为什么这么说呢？
下面分别从这两种情况阐述一下这个观点：
空间-间 ：不同空间，即描述一个像素的bit数不同，比如yuv444，yuv422，yuv411，yuv420
空间-内 ：相同空间，即描述一个像素的bit数相同，但是存储方式不同，比如对于yuv420而言，又可细分为yuv420p，yuv420sp，nv21，nv12，yv12，yu12，I420
因此，我们在理解yuv格式时，时刻需要记住要从bit数，和存储结构两方面考察
☞ 对于4的理解
为什么yuv444，yuv420，yuv422，yuv411都是用的4呢？
我仔细的研究了一下，
首先yuv的命名方式和rgb的命名方式是不相同的，如果是rgb4444，这里的数字代表的是不同颜色分量所占的bit数
这里，rgb4444代表alpha 4bit，red 4bit，green 4bit，blue 4bit，从宏观上看，是16bit，也就是2字节，但是从微观上看，是以bit区分的
yuv的命名方式则不是这种情况，yuv不会分细到bit级别，最低最低的单位，也是1字节，即8bit，说到这里，就会抛出一个问题，
难道每个像素点都需要至少1字节的整数倍来描述吗？
如果说描述的最小单位是1字节，那么每个像素都是由y，u，v共同描述的，难道说明每个像素点至少都是
来描述吗？显然这是不合理的，因为人眼对y是很敏感的，但是u和v是可以在一定程度上压缩的，也就是说，同一个像素点，u和v的描述可以小于1字节，那么这是不是和最小单位为一字节矛盾呢？ 答案是不矛盾，因为用到了共享的思想，这是yuv和rgb的本质区别
rgb是一个像素是一个家庭，家庭成员是r，g，b，但是yuv是若干像素是一个家庭，不同像素的y共享同一个u和v ，这样，引入了共享的思想，虽然最小单位是一个字节，但实际上描述一个像素点的字节，不一定是字节的整数倍
该进入正题了，为什么是4？因为这个4，实际上表达了共享的最大单位！也就是最多4个像素进行共享，因此4实际上是隐含的采样全集
☞ 不同空间下yuv格式
这里从空间的角度考虑yuv格式
① yuv444
那么yuv444代表什么呢？就是最完整的最理想的最奢侈的状态，
这无疑是最理想的状态了y，u，v都为4，说明大家都是满的
② yuv422
那么，yuv422呢？说明这里，u由4变为2，v由4变为2，也就是在原来满的情况下，每行需要去掉两个u和两个v
如何去掉呢？最简单的方法就是第一个点保留u，第二个点保留v，第三个点保留u，第四个点保留v ..
图示如下：
在这张图中，显然一个家庭的成员为
也就是两个像素点共享uv
③ yuv411
yuv411又是什么情况呢？显然在原来yuv422的基础上，每行再去掉一个u和一个v
图示如下：
这个家庭的成员为
也就是四个像素点共享uv
④ yuv420
yuv420的意思似乎是在yuv422的基础上，再拿掉两个v，这样不就没有v了吗？
其实yuv420的取名方式不是很高明， 更确切的命名为yuv420yuv402
也就是第一行只有两个u，而第二行只有两个v
图示如下：
[ y v ] [ y ] [ y v ] [ y ]
仔细体会yuv420和yuv411的区别
对于yuv420而言，这个家庭的成员为
也是四个像素点共享uv，但是这个家庭显然比yuv411的家庭关系更近一些
思考：从这个课题讨论来看，我们是否可以进一步提高yuv的压缩效率？可以更多y共享uv吗？可以自适应吗？
小结：从这里可以看出，yuv211和yuv422显然格式上是不一样的，因此这里的数字不仅仅代表了比例，还代表了实际的值
☞ 三种格式packet，planar，semi-plane
在这一课题，我们探讨一下相同bit数的不同存储格式，主要讨论yuv422和yuv420
packet是打包格式，即存储yuv，然后再存储下一个yuv ..
planar是平面格式，即先存储y平面，再存储u平面，最后存储v平面
semi-planar是两个平面，正常的planar是三个平面，即y平面，u平面，v平面，现在的semi-planar是两个平面，也就是说uv为同一个平面，即一个y平面，一个uv平面
① yuv422
yuyv（yuy2）
uyvy
yuv422p（yu16）
或（yv16）
[ v v v v ]
[ v v v v ]
[ u u u u ]
[ u u u u ]
yuv422sp（nv16）
或（nv61）
② yuv420
yuv420p（yu12 / I420）
或（yv12）
yuv420sp（nv12）
或（nv21）
☞ 对nv系列理解
常见的有nv12，nv21，nv16，nv61等，这里代表什么意思呢？
其实nv系列，都属于semi-plane系列
这里nv12表示正常的顺序，即uv plane，先是u，然后是v
而nv21表示相反的顺序，即uv plane，先是v，然后是u
同样，nv16和nv61的区别也是仅仅是uv的次序而已
这里的12和16又代表什么呢？实际上代表的是一个像素所占的位数！
以nv12为例，表示一个像素占用12bit，其中y是定死的占8bit，也就是u占2bit，v占2bit，实际上就是yuv420格式，具体而言是yuv420sp格式
nv16，则表示一个像素占用16bit，其中y是定死的8bit，也即是u占4bit，v占4bit，实际上就是yuv422格式，具体而言是yuv422sp格式
⑦ 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
⑧ PS4 Pro 4K输出2160p YUV420和2160p RGB有什么区别
rgb跟yuv420都是表示色度抽样方式。yuv420是一种有损压缩的数据，是为了让hdmi1.4版本的设备也支持2160p@60hz，而rgb则是未经压缩的数据，可以让支持hdmi2.0版本的设备以2160p@60hz显示未经压缩的原始数据。yuv420的画质是不如rgb的，就跟音频的mp3压缩格式不如wav无损格式一个道理。
⑨ 4k分辨率 电影 444和420差距
YUV444 色度信号分辨率最高的格式是YUV4:4:4,每4点Y采样,就有相对应的4点U和4点V。换句话说,每个Y值对应一个U和一个V值。