本篇文章为大家展示了RGB转YUV的小优化是什么，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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搞音视频，相信RGB与YUV之间的转换，大家都不陌生。不过呢，由于这个转换的公式是浮点运算，再加上大量像素的密集型运算，导致对资源的消耗比较大，进而效率需要进一步的提升。
首先我们来看看，RGB转YUV的公式：
Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;
U = -0.169*R - 0.331*G + 0.5 *B ;
V = 0.5 *R - 0.419*G - 0.081*B;
观察一下，都是浮点型的运算，我们都知道浮点型的乘法运算，在计算机内部要经过阶码和尾数的运算，相对耗时。如果我们能将浮点运算去掉，就可以实现这个目标了。于是，我们可以通过数学上的一些变换，将浮点运算变换为整数运算。变换过程如下：
Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
= 128 * (0.299*R + 0.587*G + 0.114*B) >> 7
= ( 38 * R + 75 * B + 15 * B) >> 7;
PS：U和V同理转换，放大后的数值采取四射五入的方式。
经过如此转换，浮点运算就变成了整数乘法和位移运算，而位移运算，效率很高，整数乘法的运算也会较浮点运算的效率高些，所以，此方法是可取的。
由于音视频数据的处理，是典型的密集型运算。即针对每一个像素，我们的算法和处理方式都是一样的，这也为我们做进一步优化提供了可能。
比较原始的方式，我们遍历每一个像素，针对每一个像素做转换处理，这样实现功能没有问题，但效率相对来说会比较低下。由于算法是相同的，所以我们可以一次处理多个像素，这样就会大大提升效率。
假设原来一次处理一个像素，现在我们一次处理16个像素，这样我们的效率理论上就会提到16倍，当然这只是理论值，实际上10倍是有把握的，也相当可观了。而要实现这样的操作，我们可以借助多媒体指令集，如MMX，SSE等，如此这般，便可实现效率的提升。不过呢，要注意一个对齐的问题，如果我们一次处理16个像素，那么图片的宽就必须是16的倍数，否则就需要做一些容错的处理，比如填充。
下面是部分代码，估计不可以直接使用哦，要根据机器自身CPU支持的指令集做相应的调整哦。
int YUV420_RGB32_mmx(uint32_t* rgb, int width, int height, uint8_t* y, uint8_t* u, uint8_t* v){__asm{pushadfinitxor eax, eaxmov ebx, heightmov ecx, widthmov edx, ymov edi, vmov esi, umov ebp, rgbhloop:push ebxmov ebx, ecxwloop :push ebxxor ebx, ebxmov al, [edi]mov bl, [esi]movq mm0, [CoefficientsRGBU + 8*eax]paddw mm0, [CoefficientsRGBV + 8*ebx]mov al, [edx]mov bl, [edx + 1]movq mm1, [CoefficientsRGBY + 8 * eax]movq mm2, [CoefficientsRGBY + 8 * ebx]mov al, [edx + ecx]mov bl, [edx + ecx + 1]movq mm3, [CoefficientsRGBY + 8 * eax]movq mm4, [CoefficientsRGBY + 8 * ebx]paddw mm1, mm0paddw mm2, mm0paddw mm3, mm0paddw mm4, mm0psraw mm1, 6psraw mm2, 6psraw mm3, 6psraw mm4, 6packuswb mm1, mm2packuswb mm3, mm4movq[ebp], mm1movq[ebp + 4 * ecx], mm3add ebp, 8add edx, 2add edi, 1add esi, 1pop ebxsub ebx, 2jnz wlooplea ebp, [ebp + 4*ecx]add edx, ecxpop ebxsub ebx, 2jnz hloopemmspopad}} 总结一下，RGB转YUV是音视频中常见的一个处理过程，针对其也有一定的优化空间。优化主要分为两个方向，一个是对转换公式本身做一些变换，从而避免浮点运算；另外一个就是借助指令集，实现从单一处理到批量处理。
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