YCrCb [人臉檢測]

資料來源:https://baike.baidu.com/item/YCrCb/10874556

YCrCb即YUV，主要用於優化彩色視頻信號的傳輸，使其向后相容老式黑白電視。與RGB視頻信號傳輸相比，它最大的優點在於只需占用極少的頻寬（RGB要求三個獨立的視頻信號同時傳輸）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰階值；而“U”和“V” 表示的則是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及飽和度，用於指定像素的顏色。“亮度”是透過RGB輸入信號來建立的，方法是將RGB信號的特定部分疊加到一起。“色度”則定義了顏色的兩個方面─色調與飽和度，分別用Cr和Cb來表示。其中，Cr反映了RGB輸入信號紅色部分與RGB信號亮度值之間的差異。而Cb反映的是RGB輸入信號藍色部分與RGB信號亮度值之間的差異。

釆用YUV色彩空間的重要性是它的亮度信號Y和色度信號U、V是分離的。如果只有Y信號分量而沒有U、V分量，那么這樣表示的圖像就是黑白灰度圖像。彩色電視釆用YUV空間正是為了用亮度信號Y解決彩色電視機與黑白電視機的兼容問題，使黑白電視機也能接收彩色電視信號。
下面區分一下YUV和YCbCr
YUV色彩模型來源於RGB模型，
該模型的特點是將亮度和色度分離開，從而適合於圖像處理領域。
應用：模擬領域
Y’= 0.299*R’ + 0.587*G’ + 0.114*B’
U’= -0.147*R’ – 0.289*G’ + 0.436*B’ = 0.492*(B’- Y’)
V’= 0.615*R’ – 0.515*G’ – 0.100*B’ = 0.877*(R’- Y’)
R’ = Y’ + 1.140*V’
G’ = Y’ – 0.394*U’ – 0.581*V’
B’ = Y’ + 2.032*U’
YCbCr模型來源於YUV模型，YCbCr是 YUV 顏色空間的偏移版本。
應用：數字視頻，ITU-R BT.601建議
Y’ = 0.257*R’ + 0.504*G’ + 0.098*B’ + 16
Cb’ = -0.148*R’ – 0.291*G’ + 0.439*B’ + 128
Cr’ = 0.439*R’ – 0.368*G’ – 0.071*B’ + 128
R’ = 1.164*(Y’-16) + 1.596*(Cr’-128)
G’ = 1.164*(Y’-16) – 0.813*(Cr’-128) – 0.392*(Cb’-128)
B’ = 1.164*(Y’-16) + 2.017*(Cb’-128)
在DirectShow中，常見的RGB格式有RGB1、RGB4、RGB8、RGB565、RGB555、RGB24、RGB32、ARGB32等；常見的YUV格式有YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、YUV420等。

應用編輯:
在人臉檢測中也常常用到YCrCb空間，因為一般的圖像都是基於RGB空間的，在RGB空間里人臉的膚色受亮度影響相當大，所以膚色點很難從非膚色點中分離出來，也就是說在此空間經過處理后，膚色點是離散的點，中間嵌有很多非膚色，這為膚色區域標定(人臉標定、眼睛等)帶來了難題。如果把RGB轉為YCrCb空間的話，可以忽略Y(亮度)的影響，因為該空間受亮度影響很小，膚色會產生很好的類聚。這樣就把三維的空間降為二維的CrCb，膚色點會形成一定得形狀，如：人臉的話會看到一個人臉的區域，手臂的話會看到一條手臂的形態，對處理模式識別很有好處，根據經驗某點的CrCb值滿足：133≤Cr≤173，77≤Cb≤127 那么該點被認為是膚色點，其他的就為非膚色點。