在前文《RTC 应用中最常使用的色彩空间之 RGB 和 YUV》中，我们已经知道，图像由像素组成，而像素通过记录色彩空间各分量呈现各种各样的色彩。对于 RGB 色彩空间，其三个分量 R（红）、G（绿）、B（蓝），它们之间具有相关性，对于色彩的表示来说缺一不可。
所以，RGB 的每个像素都会完整采样三个分量，采样比例为 1:1:1（指每个分量的采样数，而非每个分量的数值）。也正是因为这种采样要求，RGB 颜色空间在采集上不好进行数据压缩，不太适用于视频图像的编码、传输。
RGB 三个分量采样后，在内存中是依次排列存储的。但是，它们的存储顺序不一定是字面描述的 R、G、B。不同的应用场景，因处理逻辑差异可能会使用不同的规则。比如，MATLAB 使用的存储顺序为 R、G、B，而 OpenCV 则使用 B、G、R，如下图所示：
我们把 RGB 字面描述的分量顺序，称为字面序，将其实际存储的分量顺序，称为字节序。确定好色彩空间存储的字节序，是正确处理图像的前提，如果随意对各分量进行读取，可能会导致处理后的颜色出现异常。下图，即为使用 RGB 顺序读取字节序为 BGR 的图片的效果，此时，由于将 B、R 分量混淆了，得到了错误的图片颜色。
另外，大家还也会接触到 BGRA 这样的存储格式（比如在 iOS、MAC 上处理摄像头数据），其中的 A ，表示在 RGB 三个通道基础上，增加了一个透明度通道 Alpha，用于调整色彩的透明度，实现更丰富的色彩效果。对于增加了透明度的RGB，同样需要留意其实际的存储顺序，常见的有 BGRA、RGBA、ABGR 和 ARGB 等等。
总之，RGB 的采样格式、存储格式相对比较简单，我们也不做过多的展开。正如上篇文章所述，在视频处理领域，YUV 色彩空间才是主角，它的采样格式、存储格式相对于 RGB 也更加复杂 。
