為了適應多平臺，也是滿足跨平臺的要求，有時候必須轉換。因為rgb像素在windows上是按照BGRBGR這樣的順序存儲的，而在OS X上則是按照RGBRGB存儲。所以如果不做轉換，必然在某個平臺上出現色差。這里主要演示如何在OS X上實現這種轉換。

1.第一種方法最為簡單也最慢，就是寫一個循環，交換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.第二種相當快了，使用accelerate.framwork，不過一個較大的限制是最低系統版本要求iOS5，所以使用范圍受到了限制。但是不考慮兼容性的話性能提升還是很厲害的。

- (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);}

這里首先將內存分布為BGR的數據轉換為平面數據，需要三個同原始圖像一樣寬高的緩沖區存儲解析出的R/G/B數據，接下來就可以使用vImageConvert_Planar8toRGB888隨意重組他們的順序，當然要合理，如果你胡亂重組排序的，整合出來的圖像肯定是不對的。

由于vImageConvert_Planar8toRGB888和vImageConvert_RGB888toPlanar8都是使用neon匯編優化過的，所以速度很快，幾乎已經達到極限了。但是仔細觀察，可能就會發現，這種方式需要同樣大小的較多的額外存儲，尤其是這種函數作為核心函數被調用的次數相當高，導致頻繁的分配和釋放內存，因而造成內存碎片，影響系統系能。因此，這里就引出了終極解決方案。

3.最快的且節能內存的就是這種方法了，即直接使用neon匯編編寫，而不是調用第三方的函數來完成。當數據量較大時，頻繁的復制和移動數據廢除耗時，而這種方案就可以避免這個問題。相比第二種方法，這種方法節約了2ms，你可能會說，看上去并不是很明顯?？墒钱斈懔私饬薈PU的主頻也就900MHZ時，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"); }

第三種解決方案引自http://stackoverflow.com/questions/11683864/on-ios-how-to-quickly-convert-rgb24-to-bgr24

轉載于:https://www.cnblogs.com/CoderPlace/archive/2012/07/30/2615793.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的iOS 转换BGR24 为 RGB24的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。