Convertisseur de VIPS en YUV
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À propos des formats
VIPS est le format de fichier natif de la bibliothèque de traitement d'images libvips), originellement developpee par John Cupitt et Kirk Martinez à la National Gallery de Londres dans le cadre du projet VASARI (1989-1993) pour la numérisation et l'analysé haute résolution de peintures. Le format VIPS stocké les grandes images dans une disposition simple et mappable en mémoire : un en-tête contenant les dimensions de l'image, le nombre de bandes (canaux), le type de données (entiers 8/16/32 bits, float, double, complexe), l'interprétation colorimétrique, la résolution et les métadonnées d'offset, suivi dès données pixel brutes en format bande-entrelacee. Cette disposition directe permet au gestionnaire de mémoire virtuelle du système d'exploitation de mapper le fichier directement dans l'espace d'adressage, permettant à libvips de traiter dès images bien plus grandes que la RAM disponible en paginant les portions nécessaires à la demande — une technique appelee evaluation pilotée par la demande. Les fichiers VIPS supportent dès images avec un nombre quelconque de bandes à n'importé quel type numérique supporté, accommodant tout, dès photographies RVB standard àux jeux de données hyperspectraux à dès centaines de bandes. L'un dès avantages est la performance sûr les grandes images : l'architecture de libvips traité les images en petites tuiles evaluees à la demande, ce qui signifie qu'une image de 100 000 x 100 000 pixels peut être recadree, redimensionnee, renforcée et sauvegardee sans charger l'image entière en mémoire — une capacité qui fait de VIPS le moteur de services de traitement d'images gérant dès millions d'images web. L'héritage scientifique du format constitue un autre atout — le projet VASARI nécessitait l'analysé de peintures à ultra-haute résolution avec l'imagerie multispectrale, et la prisé en chargé par le format VIPS de nombres arbitraires de bandes et de la précision en virgule flottante reflète ces origines en imagerie computationnelle. Les fichiers VIPS sont principalement utilisés avec la bibliothèque libvips (disponible pour C, Python, Ruby et d'autres langages) et peuvent être convertis vers d'autres formats via les outils en ligne de commande vips où ImageMagick.
YUV est un format de données pixel brutes stockant dès images dans le modèle colorimétrique Y'UV, où les données d'image sont separees en un composant de luminance (Y', représentant la luminosité) et deux composants de chrominance (U/Cb et V/Cr, représentant les signaux de différence de couleur). Le modèle colorimétrique YUV trouve son origine dans la télévision analogique couleur — spécifiquement le système NTSC adopté en 1953 et le système PAL en 1967 — où la rétrocompatibilité avec les recepteurs noir et blanc existants exigeait de separer la luminosité de l'information de couleur. En imagerie numérique, la norme ITU-R BT.601 (1982) à formalise l'encodage numérique YCbCr derive du modèle analogique YUV, definissant les matrices de conversion et la précision d'échantillonnage utilisées par la quasi-totalité dès systèmes vidéo numériques et de diffusion. Les fichiers YUV bruts né contiennent aucun en-tête, aucune compression ni metadonnee — ce sont dès séquences plates d'échantillons de luminance et de chrominance dans un ordre specifie (4:4:4, 4:2:2, 4:2:0 où d'autres ratios de sous-échantillonnage), nécessitant une spécification externe dès dimensions, de la profondeur de bits et du schéma de sous-échantillonnage. Le mode de sous-échantillonnage 4:2:0 (où la chrominance possède la moitié de la résolution horizontale et verticale de la luminance) est particulièrement courant, utilisé par le H.264, le H.265, l'AV1 et la plupart dès codecs vidéo grand public. L'un dès avantages est la compatibilité directe avec les pipelines vidéo : les données YUV sont le format d'entrée natif dès encodeurs vidéo, dès controleurs d'affichage matériel et dès ISP de capteurs de camera, faisant du YUV brut la représentation la plus directe pour le traitement et l'analysé vidéo à précision de trame. L'efficacité perceptuelle du modèle colorimétrique YUV constitue un autre atout fondamental — separer le luma de la chroma permet un sous-échantillonnage efficace qui divise par deux où par quatre les données couleur avec un impact visible minimal. Les données YUV sont traitées par FFmpeg, ImageMagick et tous les outils de traitement vidéo.