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最近在Android手机上使用相机识别条形码工作取得了比较理想的进展，自动识别功能基本完成，然而在手动识别指定条形码图片时遇到困难，由于Zxing开源Jar包识别图片的颜色编码式为YUV，而普通的图片使用RGB颜色分量来保存颜色信息。非压缩的24位的BMP图像就采用RGB空间来保存图像。一个像素24位，每8位保存一种颜色强度(0-255)，例如红色保存为 0xFF0000。经过两天的探索与查阅相关YUV与RGB资料后，尝试编写了RGB转换为YUV代码，几番调试后终于转换成功。下面就作一些简单介绍，然后贴出代码。
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法。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）。在彩色的广播电视中，并不是直接传送RGB三基色信号，而是把三基色经过转换成可以代表三基色信号的新的三个基本参量YUV来传输的。YUV格式通常有两大类，打包格式和平面格式。打包格式有以下几种：YUV２格式，YUYV格式， YVYU格式， UYVY格式。平面格式有IF09格式，IYUV格式，YVU9格式。Android摄像头预览的视频流色彩编码方案默认为YCbCr4：2：0，其中4：2：0表示2：1的水平下采样，2：1的垂直下采样，体现为以下分布。
详见：http://blog.csdn.net/SearchSun/article/details/2443867
我以我理解的方式来表示来RGB与YCbCr420的对应关系，请看下图。
如上图所示为一张（宽X高）为（6 *４），即ｌｅｎ＝６×４的RGB编码位图，图中的每一个小球代表一个像素点。在便携式视频设备（MPEG-4）中，YCbCr4：2：0是最常用的格式，表示每4个像素有4个亮度分量，2个色度分量（YYYYCbCr）。从图上，可以直观地看出4个像素点共享U和V分量（颜色标志相同的小球），也即2：1的水平下采样，2：1的垂直下采样。接下来，申请一个字节数组来保存YUV数据，该YUV的数组长度为ｌｅｎ×３/２，Y分量占ｌｅｎ长度字节，U和V分别占ｌｅｎ/４长度字节。
代码：
len = width * height;
byte[] yuv = new byte[len * 3 / 2];
上图中的坐标值表示该分量在在YUV数组中位置index。现在给出index计算方式：
Y_index = (i * width + j);
U_index= (len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 0)
V_index=(len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 1)
Y、U、V分量与R、G、B分量的对应关系为：
y = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;
u = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;
r = 1.166f * (y - 16) + 1.596f * (v - 128);
g = 1.164f * (y - 16) - 0.813f * (v - 128)- 0.391f * (u - 128);
b = 1.164f * (y - 16) + 2.018f * (u - 128);
因此代码很容易就可写出：假定已获取到像素值，如果是一张图片，你可以通过代码先获得该图片的像素值整型数组，然后传入该数组，以及该图片的宽度和高度调用以下方法即可获取YCbCr420格式数组。
public byte[] rgb2YCbCr420(int[] pixels, int width, int height) {
int len = width * height;
//yuv格式数组大小，y亮度占len长度，u,v各占len/4长度。
byte[] yuv = new byte[len * 3 / 2];
int y, u, v;
for (int i = 0; i < height; i++) {
for (int j = 0; j < width; j++) {
//屏蔽ARGB的透明度值
int rgb = pixels[i * width + j] & 0x00FFFFFF;
//像素的颜色顺序为bgr，移位运算。
int r = rgb & 0xFF;
int g = (rgb >> 8) & 0xFF;
int b = (rgb >> 16) & 0xFF;
//套用公式
y = ((66 * r + 129 * g + 25 * b + 128) >> 8) + 16;
u = ((-38 * r - 74 * g + 112 * b + 128) >> 8) + 128;
v = ((112 * r - 94 * g - 18 * b + 128) >> 8) + 128;
//调整
y = y < 16 ? 16 : (y > 255 ? 255 : y);
u = u < 0 ? 0 : (u > 255 ? 255 : u);
v = v < 0 ? 0 : (v > 255 ? 255 : v);
//赋值
yuv[i * width + j] = (byte) y;
yuv[len + (i >> 1) * width + (j & ~1) + 0] = (byte) u;
yuv[len + +(i >> 1) * width + (j & ~1) + 1] = (byte) v;
}
}
return yuv;
}
再附上YCbCr420转换成RGB的代码，可以通过该代码还原RGB位图。
public void yCbCr2Rgb (byte[] yuv, int width, int height) {
int frameSize = width * height;
int[] rgba = new int[frameSize];
for (int i = 0; i < height; i++){
for (int j = 0; j < width; j++) {
int y = (0xff & ((int) yuv[i * width + j]));
int u = (0xff & ((int) yuv [frameSize + (i >> 1) * width
+ (j & ~1) + 0]));
int v = (0xff & ((int) yuv [frameSize + (i >> 1) * width
+ (j & ~1) + 1]));
y = y < 16 ? 16 : y;
int r = Math.round(1.166f * (y - 16) + 1.596f * (v - 128));
int g = Math.round(1.164f * (y - 16) - 0.813f * (v - 128)
- 0.391f * (u - 128));
int b = Math.round(1.164f * (y - 16) + 2.018f * (u - 128));
r = r < 0 ? 0 : (r > 255 ? 255 : r);
g = g < 0 ? 0 : (g > 255 ? 255 : g);
b = b < 0 ? 0 : (b > 255 ? 255 : b);
rgba[i * width + j] = 0xff000000 + (b << 16) + (g << 8) + r;
}
}
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height,
Bitmap.Config.ARGB_8888);
bmp.setPixels(rgba, 0, width, 0, 0, width, height);
String bmpName = "test.jpg";
String path = Environment.getExternalStorageDirectory()
.getAbsolutePath() + "/scan_test";
// 文件目录
File root = new File(path);
if (!root.isDirectory() || !root.exists()) {
root.mkdirs();
}
File myCaptureFile = new File(path, bmpName);
try {
myCaptureFile.createNewFile();
} catch (IOException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
try {
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(
new FileOutputStream(myCaptureFile));
// 采用压缩转档方法
bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, bos);
bos.flush();
bos.close();
} catch (Exception e) {
myCaptureFile.delete();
}
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/exmyth/p/5123965.html
