数字视频处理基础：YUV像素表示法和视频编解码概念介绍
在数字视频处理中，使用YUV像素表示法可以帮助我们更好地理解视频数据的构成和处理方式。同时，对于视频的编解码概念也是非常重要的。本文将针对这两个方面进行介绍，并附上相关的Python代码。
YUV像素表示法
在数字视频处理中，常用的颜色空间有RGB、YUV、HSV等。而实际上，我们所看到的彩色图像大部分都是使用YUV颜色空间进行表示的。
为什么要使用YUV颜色空间呢？主要原因是因为人眼对亮度的敏感程度比对色彩的敏感程度更高。而在YUV颜色空间中，Y表示亮度分量，U和V则表示色度分量。通过这种方式，我们可以将图像的颜色信息和亮度信息进行分离，从而更好地进行处理。
下面是一个简单的Python代码示例，用于将RGB图像转换为YUV格式：
import cv2
# 读取RGB图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 将RGB图像转换为YUV格式
img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
视频编解码概念介绍
在数字视频处理中，编码和解码都是非常重要的步骤。视频编码是指将原始视频数据压缩为更小的文件，而视频解码则是将压缩后的文件解压缩为原始视频数据。
在视频编码中，常用的编码标准有H.264、HEVC等。这些编码标准实际上都是一些算法和规范，用于指定如何进行视频压缩。通过使用这些编码标准，我们可以将原始视频数据的体积大大降低，从而方便存储和传输。
下面是一个简单的Python代码示例，用于将原始视频数据编码为H.264格式：
import cv2
# 读取原始视频数据
cap =