iOS 转换BGR24 为 RGB24

为了适应多平台，也是满足跨平台的要求，有时候必须转换。因为rgb像素在windows上是按照BGRBGR这样的顺序存储的，而在OS X上则是按照RGBRGB存储。所以如果不做转换，必然在某个平台上出现色差。这里主要演示如何在OS X上实现这种转换。

1.第一种方法最为简单也最慢，就是写一个循环，交换R和B的位置。

Uint8 tmpValue = 0;
for(int i = 0; i < numOfPixels; i+=3)
{tmpValue = pixelBuffer[i];pixelBuffer[i] = pixelBuffer[i + 2];pixelBuffer[i + 2] = tmpValue;
}

2.第二种相当快了，使用accelerate.framwork，不过一个较大的限制是最低系统版本要求iOS5，所以使用范围受到了限制。但是不考虑兼容性的话性能提升还是很厉害的。

- (void)transformRGBToBGR:(const UInt8 *)pict
{rgb.data = (void *)pict;vImage_Error error = vImageConvert_RGB888toPlanar8(&rgb,&red,&green,&blue,kvImageNoFlags);if (error != kvImageNoError) {NSLog(@"vImageConvert_RGB888toPlanar8 error");}error = vImageConvert_Planar8toRGB888(&blue,&green,&red,&bgr,kvImageNoFlags);if (error != kvImageNoError) {NSLog(@"vImageConvert_Planar8toRGB888 error");}free((void *)pict);}

这里首先将内存分布为BGR的数据转换为平面数据，需要三个同原始图像一样宽高的缓冲区存储解析出的R/G/B数据，接下来就可以使用vImageConvert_Planar8toRGB888随意重组他们的顺序，当然要合理，如果你胡乱重组排序的，整合出来的图像肯定是不对的。

由于vImageConvert_Planar8toRGB888和vImageConvert_RGB888toPlanar8都是使用neon汇编优化过的，所以速度很快，几乎已经达到极限了。但是仔细观察，可能就会发现，这种方式需要同样大小的较多的额外存储，尤其是这种函数作为核心函数被调用的次数相当高，导致频繁的分配和释放内存，因而造成内存碎片，影响系统系能。因此，这里就引出了终极解决方案。

3.最快的且节能内存的就是这种方法了，即直接使用neon汇编编写，而不是调用第三方的函数来完成。当数据量较大时，频繁的复制和移动数据废除耗时，而这种方案就可以避免这个问题。相比第二种方法，这种方法节约了2ms，你可能会说，看上去并不是很明显。可是当你了解了CPU的主频也就900MHZ时，你就知道提升不小了。

- (void) neon_asm_convert_BGR_TO_RGB:(UInt8 *) img numPixel:(int) numPixels24
{// numPixels is divided by 24__asm__ volatile("0:                \n""# load 3 64-bit regs with interleave: \n""vld3.8      {d0,d1,d2}, [%0]   \n""# swap d0 and d2 - R and B\n""vswp d0, d2   \n""# store 3 64-bit regs: \n""vst3.8      {d0,d1,d2}, [%0]!      \n""subs        %1, %1, #1       \n""bne         0b            \n":: "r"(img), "r"(numPixels24): "r4", "r5");
}

第三种解决方案引自http://stackoverflow.com/questions/11683864/on-ios-how-to-quickly-convert-rgb24-to-bgr24

转载于:https://www.cnblogs.com/CoderPlace/archive/2012/07/30/2615793.html

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