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分类: 云计算

2022-11-16 10:01:55

如今我们所处的时代,是移动互联网时代,也可以说是视频时代。从快播到抖音,从“三生三世”到“延禧攻略”,我们的生活,被越来越多的视频元素所影响。而这一切,离不开视频拍摄技术的不断升级,还有视频制作产业的日益强大。

此外,也离不开通信技术的飞速进步。试想一下,如果还是当年的56K Modem拨号,或者是2G手机,你还能享受到现在动辄1080P甚至4K的视频体验吗?

除了视频拍摄工具和网络通信技术升级之外,我们能享受到视频带来的便利和乐趣,还有一个重要因素,就是视频编码技术的突飞猛进。

视频编码技术涉及的内容太过专业和庞杂,市面上的书籍或博客多数都只是枯燥的技术概念罗列,对于新手来说读完依旧蒙逼是常态,本文将借此机会,专门给大家做一个关于视频编码的零基础科普。

所谓视频,大家从小就看动画,都知道视频是怎么来的吧?没错,大量的图片连续起来,就是视频。衡量视频,又是用的什么指标参数呢?{BANNED}最佳主要的一个,就是帧率(Frame Rate)。在视频中,一个帧(Frame)就是指一幅静止的画面。帧率,就是指视频每秒钟包括的画面数量(FPS,Frame per second)。 

帧率越高,视频就越逼真、越流畅。

有了视频之后,就涉及到两个问题:

    一个是存储;
    二个是传输。

而之所以会有视频编码,关键就在于此:一个视频,如果未经编码,它的体积是非常庞大的。

以一个分辨率1920×1280,帧率30的视频为例:

共:1920×1280=2,073,600(Pixels 像素),每个像素点是24bit(前面算过的哦);
也就是:每幅图片2073600×24=49766400 bit,8 bit(位)=1 byte(字节);
所以:49766400bit=6220800byte≈6.22MB。

这是一幅1920×1280图片的原始大小,再乘以帧率30。

也就是说:每秒视频的大小是186.6MB,每分钟大约是11GB,一部90分钟的电影,约是1000GB。。。

吓尿了吧?就算你现在电脑硬盘是4TB的(实际也就3600GB),也放不下几部大姐姐啊!不仅要存储,还要传输,不然视频从哪来呢?如果按照100M的网速(12.5MB/s),下刚才那部电影,需要22个小时。。。再次崩溃。。。

正因为如此,屌丝工程师们就提出了,必须对视频进行编码。

编码:就是按指定的方法,将信息从一种形式(格式),转换成另一种形式(格式)。视频编码:就是将一种视频格式,转换成另一种视频格式。

编码的终极目的,说白了,就是为了压缩。各种五花八门的视频编码方式,都是为了让视频变得体积更小,有利于存储和传输。

首先是视频采集。通常我们会使用摄像机、摄像头进行视频采集。限于篇幅,我就不打算和大家解释CCD成像原理了。

采集了视频数据之后,就要进行模数转换,将模拟信号变成数字信号。其实现在很多都是摄像机(摄像头)直接输出数字信号。信号输出之后,还要进行预处理,将RGB信号变成YUV信号。

前面我们介绍了RGB信号,那什么是YUV信号呢?即时通讯聊天软件app开发可以加蔚可云的v:weikeyun24咨询

简单来说,YUV就是另外一种颜色数字化表示方式。视频通信系统之所以要采用YUV,而不是RGB,主要是因为RGB信号不利于压缩。在YUV这种方式里面,加入了亮度这一概念。在{BANNED}最佳近十年中,视频工程师发现,眼睛对于亮和暗的分辨要比对颜色的分辨更精细一些,也就是说,人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。

所以,工程师认为,在我们的视频存储中,没有必要存储全部颜色信号。我们可以把更多带宽留给黑—白信号(被称作“亮度”),将稍少的带宽留给彩色信号(被称作“色度”)。于是,就有了YUV。

YUV里面的“Y”,就是亮度(Luma),“U”和“V”则是色度(Chroma)。

大家偶尔会见到的Y'CbCr,也称为YUV,是YUV的压缩版本,不同之处在于Y'CbCr用于数字图像领域,YUV用于模拟信号领域,MPEG、DVD、摄像机中常说的YUV其实就是Y'CbCr。

YUV码流的存储格式其实与其采样的方式密切相关。(采样,就是捕捉数据)

主流的采样方式有三种:

    1)YUV4:4:4;
    2)YUV4:2:2;
    3)YUV4:2:0。

具体解释起来有点繁琐,大家只需记住,通常用的是YUV4:2:0的采样方式,能获得1/2的压缩率。

这些预处理做完之后,就是正式的编码了。

前面我们说了,编码就是为了压缩。要实现压缩,就要设计各种算法,将视频数据中的冗余信息去除。当你面对一张图片,或者一段视频的时候,你想一想,如果是你,你会如何进行压缩呢?

我觉得,首先你想到的,应该是找规律。是的,寻找像素之间的相关性,还有不同时间的图像帧之间,它们的相关性。

举个例子:如果一幅图(1920×1080分辨率),全是红色的,我有没有必要说2073600次[255,0,0]?我只要说一次[255,0,0],然后再说2073599次“同上”。

如果一段1分钟的视频,有十几秒画面是不动的,或者,有80%的图像面积,整个过程都是不变(不动)的。那么,是不是这块存储开销,就可以节约掉了?

是的,所谓编码算法,就是寻找规律,构建模型。谁能找到更精准的规律,建立更高效的模型,谁就是厉害的算法。


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