Convertitore da VIPS ad YUV
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Informazioni sui formati
VIPS è il formato file nativo della libreria di elaborazione immagini libvips, originariamente sviluppata da John Cupitt e Kirk Martinez alla National Gallery di Londra durante il progetto VASARI (1989-1993) per la digitalizzazione e l'analisi ad alta risoluzione dei dipinti. Il formato VIPS memorizza immagini di grandi dimensioni in un layout semplice e mappabile in memoria: un'intestazione contenente le dimensioni dell'immagine, il numero di bande (canali), il tipo di dati (interi a 8/16/32 bit, float, double, complesso), l'interpretazione del colore, la risoluzione e i metadati di offset, seguita dai dati pixel grezzi in formato band-interleaved. Questo layout diretto permette al gestore della memoria virtuale del sistema operativo di mappare il file direttamente nello spazio degli indirizzi, consentendo a libvips di elaborare immagini molto più grandi della RAM disponibile caricando e scaricando porzioni secondo necessità — una tecnica chiamata valutazione guidata dalla domanda. I file VIPS supportano immagini con qualsiasi numero di bande e qualsiasi tipo numerico supportato, accogliendo tutto, dalle fotografie RGB standard ai dataset iperspettrali con centinaia di bande. Un vantaggio sono le prestazioni con immagini di grandi dimensioni: l'architettura di libvips elabora le immagini in piccole tessere valutate su richiesta, il che significa che un'immagine di 100.000 x 100.000 pixel può essere ritagliata, ridimensionata, nitidizzata e salvata senza caricare l'intera immagine in memoria — una capacità che rende VIPS il motore dietro servizi di elaborazione immagini che gestiscono milioni di immagini web. L'eredità scientifica del formato è un altro punto di forza — il progetto VASARI richiedeva l'analisi di dipinti ad altissima risoluzione con imaging multispettrale, e il supporto del formato VIPS per un numero arbitrario di bande e la precisione in virgola mobile riflette queste origini nell'imaging computazionale. I file VIPS sono utilizzati principalmente con la libreria libvips (disponibile per C, Python, Ruby e altri linguaggi) e possono essere convertiti in altri formati tramite gli strumenti a riga di comando vips o ImageMagick.
YUV è un formato dati pixel grezzi che memorizza le immagini nel modello di colore Y'UV, dove i dati immagine sono separati in una componente di luminanza (Y', che rappresenta la luminosità) e due componenti di crominanza (U/Cb e V/Cr, che rappresentano i segnali di differenza cromatica). Il modello di colore YUV ha avuto origine con la trasmissione televisiva a colori analogica — specificamente con il sistema NTSC adottato nel 1953 e il sistema PAL nel 1967 — dove la retrocompatibilità con i ricevitori in bianco e nero esistenti richiedeva la separazione delle informazioni di luminosità da quelle di colore. Nell'imaging digitale, lo standard ITU-R BT.601 (1982) ha formalizzato la codifica digitale YCbCr derivata dal modello YUV analogico, definendo le matrici di conversione e la precisione dei campioni utilizzate da praticamente tutti i sistemi di video digitale e broadcast. I file YUV grezzi non contengono intestazione, compressione o metadati — sono sequenze piatte di campioni di luminanza e crominanza in un ordine specificato (4:4:4, 4:2:2, 4:2:0 o altri rapporti di sottocampionamento), che richiedono la specifica esterna di dimensioni, profondità di bit e schema di sottocampionamento. La modalità di sottocampionamento 4:2:0 (dove la crominanza ha metà della risoluzione orizzontale e metà di quella verticale rispetto alla luminanza) è particolarmente comune, usata da H.264, H.265, AV1 e dalla maggior parte dei codec video consumer. Un vantaggio è la compatibilità diretta con la pipeline video: i dati YUV sono il formato di input nativo per i codificatori video, i controller hardware dei display e gli ISP dei sensori delle telecamere, rendendo lo YUV grezzo la rappresentazione più diretta per l'elaborazione e l'analisi video con precisione al fotogramma. L'efficienza percettiva del modello di colore YUV è un altro punto di forza fondamentale — separare la luminanza dalla crominanza consente un sottocampionamento efficace che dimezza o riduce a un quarto i dati del colore con un impatto visibile minimo. I dati YUV sono elaborati da FFmpeg, ImageMagick e tutti gli strumenti di elaborazione video.