将颜色从 RGB 转换为 NV12

Convert colors from RGB to NV12

我正在开发一款使用媒体基础 h264 编码器对视频进行编码的应用程序。 Sink writer crashes on Windows 7 在 VRAM 中使用 RGB 输入,说“0x8876086C D3DERR_INVALIDCALL”所以我在 GPU 上实现了自己的 RGB->NV12 转换,节省了超过 60% 的 PCI express 带宽。

这是我的媒体类型,包括输入 (NV12) 和输出 (h264):

mt->SetUINT32( MF_MT_VIDEO_CHROMA_SITING, MFVideoChromaSubsampling_MPEG2 ); // Specifies the chroma encoding scheme for MPEG-2 video. Chroma samples are aligned horizontally with the luma samples, but are not aligned vertically. The U and V planes are aligned vertically.
mt->SetUINT32( MF_MT_YUV_MATRIX, MFVideoTransferMatrix_BT709 ); // ITU-R BT.709 transfer matrix.
mt->SetUINT32( MF_MT_VIDEO_NOMINAL_RANGE, MFNominalRange_0_255 ); // The normalized range [0...1] maps to [0...255] for 8-bit samples or [0...1023] for 10-bit samples.
mt->SetUINT32( MF_MT_TRANSFER_FUNCTION, MFVideoTransFunc_10 );  // Linear RGB (gamma = 1.0).

到目前为止我用这个公式得到的最好结果:

inline float3 yuvFromRgb(float3 rgba)
{
    float3 res;
    res.x = dot( rgba, float3( 0.182585880, 0.614230573, 0.0620070584 ) );
    res.y = dot( rgba, float3( -0.121760942, -0.409611613, 0.531372547 ) );
    res.z = dot( rgba, float3( 0.531372547, -0.482648790, -0.0487237722 ) );
    res += float3( 0.0627451017, 0.500000000, 0.500000000 );
    return saturate( res );
}

令我担心的是,该公式与我在 Internet 上阅读的所有内容、代码示例和 ITU 官方规范相矛盾。

对于 Y,公式很好,我采用了 BT.709 系数,并将它们线性缩放以将 [0..255] 映射到规范中所写的 [16..235]。亮度还可以。

规范说我必须缩放 U 和 V 以从 [0..255] 映射到 [16..240]。然而,我的眼睛告诉我它不饱和。为了获得正确的颜色,我必须以另一种方式缩放 U 和 V,从 [0..255] 到 [-8, 255 + 8].

为什么在h264编码和解码后需要缩放其他方式来获得正确的颜色?此代码可以在其他人的计算机上运行吗?

问题是色度采样伪影。当我问这个问题时,我正在查看彩色控制台文本。

今天我尝试编码更好的图像,这个:有了那个图像,很明显正确的公式就是这些标准中指定的。

所以,这是正确的系数:

// Convert RGB color into ITU-R BT.709 YUV color
inline float3 yuvFromRgb( float3 rgb )
{
    float3 res;
    res.x = dot( rgb, float3( 0.18258588, 0.61423057, 0.06200706 ) );
    res.y = dot( rgb, float3( -0.10064373, -0.33857197, 0.43921569 ) );
    res.z = dot( rgb, float3( 0.43921569, -0.39894217, -0.04027352 ) );
    res += float3( 0.06274510, 0.50196081, 0.50196081 );
    return res;
}

他们仍然给我一个误差,但对于我的特定问题,0.39% 的误差是可以接受的。