音视频学习项目：LearnVideo AndroidMediaCodecDem
其他本系列文章： 给Android工程师的音视频教程之一文弄懂MediaCodec 音视频开发基础知识(1)——图像基本概念 给Android工程师的音视频开发学习指南
视频基础概念
像素
**像素是图像的基本单元，一个个像素就组成了图像。你可以认为像素就是图像中的一个点。**在下面这张图中，你可以看到一个个方块，这些方块就是像素。
分辨率
图像（或视频）的分辨率是指图像的大小或尺寸。我们一般用像素个数来表示图像的尺寸。比如说一张1920x1080的图像，前者1920指的是该图像的宽度方向上有1920个像素点，而后者1080指的是图像的高 度方向上有1080个像素点。
Stride
Stride也可以称之为跨距，指的是图像存储时内存中每行像素所占用的 空间。跨距为了能够快速读取一行像素，我们一般会对内存中的图像实现内存对齐，比如16字节对齐。
举个例子，我们现在有一张RGB图像，分辨率是1278x720。我们将它存储在内存当中，一行像素需要 1278x3 = 3834个字节，3834除以16无法整除。因此，没有16字节对齐。所以如果需要对齐的话，我们需 要在3834个字节后面填充6个字节，也就是3840个字节做16字节对齐，这样这幅图像的Stride就是3840 了。如下图所示：
也就是说，每读取一行数据时候需要跳过这多余的6个字节
RGB
一般来说，我们看到的彩色图像中，都有三个通道，这三个通道就是R、G、B通道,（有的时候还会有Alpha值，代表透明度) 通常R、G、B各占8个位，我们称这种图像是8bit图像。
YUV
对于图像显示器来说，它是通过RGB模型来显示图像的。而在传输图像数据时是使用YUV模型的，因为YUV模型可以节省带宽。所以就需要采集图像时将RGB模型转换到YUV模型，显示时再将YUV模型转换为RGB模型。
从视频采集与处理的角度来说，一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式，而从视频处理（例如H.264、MPEG视频编解码）的角度来说，也是在原始YUV码流进行编码和解析 ；如果采集的资源时RGB的，也需要转换成YUV。
使用YUV而非RGB的两个原因： 1）yuv提取y亮度信号，可以直接给黑白电视使用，兼容黑白电视 2）人对uv的敏感性小于亮度，这样我们适当减少uv的量，进行视频的压缩。所以才会有420 422 444等不同的yuv描述
YUV 颜色编码采用的是 明亮度 和 色度 来指定像素的颜色。 其中，Y 表示明亮度（Luminance、Luma），而 U 和 V 表示色度（Chrominance、Chroma）。 YUV主要分为YUV 4:4:4,YUV 4:2:2,YUV 4:2:0几种常用类型。
YUV格式有两大类：planar和packed。对于planar的YUV格式，先连续存储所有像素点的Y，紧接着存储所有像素点的U，随后是所有像素点的V。对于packed的YUV格式，每个像素点的Y,U,V是连续交叉存储的。
1.YUV 4:4:4, 每一个Y对应一组UV。 2.YUV 4:2:2,每两个Y共用一组UV。 3.YUV 4:2:0,每四个Y共用一组UV。
YUV 4:4:4采样 意味着Y、U、V三个分量的采样比例相同，所以在生成的图像里，每个像素的三个分量信息都是8bit。
代码语言：javascript复制举个例子 ：
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]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
YUV 4:2:2采样 UV分量是Y分量的一般，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，就只采样了5个UV分量。
代码语言：javascript复制举个例子 ：
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]通过这个例子就可以发现第一个像素点和第二个像素点共用了[U0、V1]分量，第三个像素点和第四个像素点共用了[U2、V3]分量，这样就节省了图像空间。比如一张1280*720大小的图片，如果按照RGB方式存储，会耗费：
(1280∗720∗8 1280∗720∗8 1280∗720∗8)、8/1024/1024=2.637
