酷客网YUV Stride和Plane，我们都知道现在计算机的cpu都是32位或者64位的cpu，他们一次最少读取4、8个字节，如果少于这些，反而要做一些额外的工作，会花更长的时间。所有会有一个概念叫做内存对齐，将结构体的长度设为4、8的倍数。
跨距也是因为同样的理由出现的。因为图像的操作通常按行操作的，如果图像的所有数据都紧密排列，那么会发生非常多次的读取非对齐内存。会影响效率。而图像的处理本就是一个分秒必争的操作，所以为了性能的提高就引入了跨距这个概念。
跨距就是指图像中的一行图像数据所占的存储空间的长度，它是一个大于等于图像宽度的内存对齐的长度。这样每次以行为基准读取数据的时候就能内存对齐，虽然可能会有一点内存浪费，但是在内存充裕的今天已经无所谓了。
YV12 格式，如图：
NV12 格式，如图：
W即图像的宽度，H即图像的高度，Stride表示图像行的跨度，超出W部分为填充数据，主要目的是为了字节对齐，一般以16字节或者或者32字节对齐居多。
从左侧数据存储结构图看出高度(H)是分层次的，YV12三层和NV12两层，这个层次结构称为 Plane，即YV12在代码中用 Plane[0]表示Y数据的起始地址，Plane[1]表示V数据的起始地址，Plane[1]表示U数据的起始地址。
而NV12的UV是在一个Plane中交错存放，因此用两个Plane表示即可。
从右侧的数据排布图可见YV12和NV12都是YUV 4:2:0采样，每四个Y共用一组UV分量，已用颜色标明Y1、Y2、Y7、Y8共用U1、V1，并且在内存中连续排布。
参考:
https://www.cnblogs.com/blogs-of-lxl/p/10839053.html
https://blog.csdn.net/zz460833359/article/details/118519437
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