在线直播可以说从去年开始变成了一个火爆的创业领域,一下子出来了很多做视频直播的公司。但说实话这方面的技术书籍实在是非常的少,网上的资料也很零散,所以我决定写一些列介绍视频技术的文章。 今天这篇文章先对视频技术中的基础概念做一些简单的总结。 你所能看到的视频 现在可能大部分人都直接用浏览器在视频网站上看视频了,已经不太能看到视频的后缀名之类的东西了。 这里面作为的视频格式实际上是指视频的封装格式指的是以什么方式把视频和音频数据打包成一个文件,所一个这个封装格式其实与视频和音频采用什么方式编码没有什么关系。 视频编码格式 了解了视频的封装格式后,如果剥离视频的封装格式后,就可以看到真正的视频数据,这些视频数据会有不同的编码格式。什么是编码格式呢? 本文大部分内容抄自[总结]视音频编解码技术零基础学习方法,一部分来源于自己的总结《[总结]视音频编解码技术零基础学习方法》应该是国内视频领域最系统的学习资料了。有兴趣的朋友可以去仔细阅读一下。
《高动态视频技术》由上海交通大学媒体技术实验室编著,面向图像与视频处理领域HDR技术的研发人员、技术爱好者以及相关专业的本科生、研究生。 我们从HDR技术的基础知识开始,通过整理与总结现有的HDR相关标准,相关技术文档,完成了本书11个章节的编纂。 本书主要分为三个部分:HDR技术基础、HDR处理技术以及HDR编码方案,具体目录如下: 第一部分--HDR技术基础 第一章-光学与人类视觉感知特性基础 第二章-光电转换与HDR图像显示 第三章-色度学与颜色空间 的HDR编码优化 第十一章-HEVC/H.265的HDR编码方案 近年来,HDR技术以及相关的HDR显示设备,HDR视频制作与传输等产业与技术都在不断发展并日趋成熟,但是与HDR技术相关的理论背景以及相关技术介绍与总结却并不多 ,因此我们希望能够在本书中将HDR发展过程中的理论与技术,以及截至2018年的最新技术与相关成果尽可能地展现给读者,帮助读者更好地了解与研究HDR技术。
本文翻译自我的英文博客,最新修订内容可随时参考:视频技术入门指南 你真的理解视频技术吗?什么是帧率、分辨率、码率?它们之间有什么关系?你知道“1080p”和“4K”中的“p”和“K”代表什么吗? 为什么视频文件有.mp4、.mkv、.flv 等多种后缀? 本文将从基础概念入手,带你系统理解视频技术的核心要素。 一、基础概念:存储与带宽 1. 应用场景:流媒体传输(如视频网站、直播)的核心指标,决定视频加载速度和流畅度。 二、视频的核心要素:帧、分辨率与帧率 1. 压缩技术:帧内 vs 帧间 帧内压缩(Intra):仅压缩单帧画面(如 ProRes),适合需要频繁剪辑的场景(如 Premiere Pro)。 如需深入探讨编码参数调优或设备性能分析,欢迎访问博客获取更多技术细节:视频技术入门指南。
最近开始学习TRTC实时音视频技术,我会记录并分享我的一些学习心得和体会,欢迎各位大佬来一起交流指正。 在开始正式学习TRTC之前,还是需要先了解一下音视频技术,这样可以方便以后的学习。 音视频技术介绍 什么是音视频技术?音视频技术其实就是音频技术和视频技术的一个统称,在技术处理上,其实音频和视频是要分开处理的。 音视频同步的算法如下图所示: image.png 流媒体协议 通常音视频数据体积比较大,所以在网络传输过程中都是连续不断的多媒体流量,在网络中传输音视频数据的技术叫流媒体技术,传输使用的协议就是流媒体协议 总结 以上是我整合了一些其他大佬的资料和一些自己的理解写出的知识点,音视频技术涵盖的内容其实比较广泛的,我这里也仅仅是列出了一些基础的概念,后续的TRTC学习之旅,有机会的话,我们继续探讨一些其他的知识 第一次写文章,有技术上或是文字上的错误,欢迎各位大佬来指正。 修正和补充 2020-06-17 补充了GOP对画质的影响;
随着科技的不断发展,安防监控视频技术也在日新月异地进步。从最初的模拟视频监控到数字视频监控,再到现在的网络视频监控和智能视频监控,安防监控视频技术经历了漫长的发展历程。 随着数字技术的不断发展,数字视频监控逐渐取代了模拟视频监控,成为主流的安防监控方式。 此外,智能视频监控技术的出现也推动了安防监控视频技术的进一步发展。 二、安防监控视频技术的应用场景安防监控视频技术广泛应用于各个领域,如金融、交通、能源、教育等。 三、安防监控视频技术的未来发展趋势随着科技的不断发展,安防监控视频技术还将继续发展和进步。
代码清单3-11 // 数据结构定义 struct NODE { NODE* pLeft; // 左子树 NODE* pRight; // 右子树
Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,在导入 Matplotlib 库的时候,通常会设置一个别名 mpl。Pyplot 是 Matplotlib 的子库,提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。使用 Pyplot 可以很方便的帮助我们绘制出 2D 图表,在使用 Pyplot 时候通常也会为 Pyplot 设置一个别名 plt。
前言 前两天给大家介绍了如何在iOS下进行音频采集,今天介绍一下在iOS下进行视频采集。 要了解iOS是怎样进行视频采集的,首先我们要了解 AVCaptureSession, AVCaptureDevice等几个基本概念及iOS上视频采集的工作原理。 AVCaptureVideoDataOutput AVCaptureVideoDataOutput是录制视频和访问视频帧的输出。它继承自 AVCaptureOutput。 根据视频类型 AVMediaTypeVideo,创建 AVCaptureDevice 对象。(可以创建视频设备也可以创建音频设备)。 小结 我们首先介绍了在iOS进行视频采集的一些基础概念,然后又通过分析 WebRTC 代码了解了视频采集的基本步骤(共 12 步)。
2、系列文章 本文是系列文章中的第 11 篇,本系列总目录如下: 《视频直播技术干货(一):揭秘百万级粉丝互动的Facebook实时视频直播》 《视频直播技术干货(二):P2P技术如何将实时视频直播带宽降低 《视频直播技术干货(五):七牛云使用QUIC协议实现实时视频直播0卡顿》 《视频直播技术干货(六):新浪微博实时直播答题的百万高并发架构实践》 《视频直播技术干货(七):实时视频直播首屏耗时400ms内的优化实践 》 《视频直播技术干货(八):淘宝高清、低延时的实时视频直播技术解密》 《视频直播技术干货(九):千万级直播系统后端架构设计的方方面面》 《视频直播技术干货(十):一文读懂主流视频直播系统的推拉流架构、 传输协议等》 《视频直播技术干货(十一):超低延时视频直播技术的演进之路》(* 本文) 3、低延时直播技术的作用 网络基础设施升级、音视频传输技术迭代、WebRTC 开源等因素,驱动音视频服务时延逐渐降低 视频高度压缩背后的预测技术 [12] 移动端实时音视频直播技术详解(一):开篇 [13] 直播系统聊天技术(九):千万级实时直播弹幕的技术实践 [14] 在线音视频直播室服务端架构最佳实践(视频+PPT
前言 我们在Andriod系统下做视频渲染时要使用 OpengGL ES, 而使用 OpengGL ES 就不得不提到 EGL。那么EGL是什么呢?它又在渲染时起到什么作用呢? 下图展示了 EGL 在视频渲染中的作用: ? Display(EGLDisplay) 是对实际显示设备的抽象。
多视频 前言 大家好,今天我为大家介绍一下如何在Android系统下实现实时直播互动中的多视频展示功能。 我们现在都清楚实时直播互动中多路视频的展示是目前比较流行的趋势,因为大家都想看到更多视频画面的需求,是非常符合人类的习惯的。 大家都知道,在Android系统下显示视频主要有三种View,分别是SurfaceView、GLSurfaceView及TextureView。 它们的区别大家可以看我的另一篇文章 视频的渲染与展示 一文的介绍。我们今天这个例子是通过 SurfaceView来给大家演示的。 技术实现 在资源文件中定义两个 SurfaceView <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android
camera1.jpg 前言 今天为大家介绍一下使用Camera1进行视频采集。之前我写过一篇文章介绍的是Camera2进行视频采集。那么有人会问,为什么有了Camera2还要介绍Camera1呢? 这里最主要的原因是因为Android版本众多,Camera2是Google新推出的视频采集架构,但很多老的机型还不支持,所以为了兼容性的问题,我们还不能放弃使用Camera1进行视频的采集。 当有视频帧到达后,使用OpengGL ES绘制图片。 ...... 参考 视频渲染之EGL Android视频采集Camera2 http://www.jianshu.com/p/39a015f2996e ----
本期的技术解码 为大家带来腾讯云视频插帧技术的详细解析 随着信息科技与互联网技术的高速发展,视频已逐渐成为人们获取信息的重要来源。 为了提升人眼的视觉主观感受,各大厂商的视频采集和播放设备的性能也得到了飞速发展。视频的帧率作为视频质量的一个重要指标,对人眼的主观感受也影响良多。 另外,针对现存低帧率,网络传输丢帧的视频做插帧增强也是提升视频质量的重要解决方案。 视频帧率增强的视频插帧 Video Frame Interpolation 技术,又称帧速率转换(Frame Rate Conversion)技术,是通过在原始视频的每两帧画面中增加一帧或多帧,缩短帧与帧之间的显示时间 ,是视频插帧技术中的关键。
PS: FFmpeg是一个涉及所有音视频处理的环节,放哪也不合适,所以就在图中间了 采集 音视频的采集,主要的硬件设备集中在摄像头和麦克风。摄像头用来采集图像数据,本质就是图片。 传输 说到传输,指的是通过网络传输音视频数据,我们把网络想象成现实世界中的公路,音视频的传输比作寄快递。那么,这个过程主要两个子过程,一个是对快递的打包,一个是选择哪一家快递。 播放器的功能,主要就是要将解码后的音视频数据的呈现。比较知名的播放器有,vlc,mplayer。 ? 后期的处理 (1)存储 对于音视频文件后期的处理,笔者将其分为两大类,一类是音视频文件的存储。 (2)处理 关于处理,一般是指根据音视频文件提取信息,如人脸识别,如边缘检测等技术,比较有知名度的就算OpenCV了。除此之外,还有针对视频的游戏额处理,比如加字幕,加个滤镜等等功能。 未来 有人说,在计算机的世界中,人类的通信到视频这一个层级就已经截止了。也许可能真的如此吧,但是随着5G技术的不断成熟和落地,未来视频在空间上的扩展依然有很大的想象空间。
视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术,该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。 智能视频分析技术能够现场监控传回的视频流中抓取图片及人体状态动作信息,建立图片与规则建立映射关系。 SuiJi视频监控智能分析技术以现场现有的终端监控为基础,运用视觉算法边缘计算技术实现对监控实时回传视频进行实时检测分析。 通过视频算法对视频流解析出来的内容进行分析,视频监控智能分析系统通过提取监控摄像头回传的视频流中关键图片、人以及物的状态信息,进行监测运算,如果与后台设置的规则不符,则系统会立即报警。 假如把作业施工现场的各大品牌的监控当做是人的眼睛,那么智能视频分析系统就可以比如为人的思考判断大脑。智能视频分析技术借助边缘计算的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,获取人们需要的信息。
2、系列文章本文是系列文章中的第 13 篇,本系列总目录如下:《视频直播技术干货(一):揭秘百万级粉丝互动的Facebook实时视频直播》《视频直播技术干货(二):P2P技术如何将实时视频直播带宽降低75% 《视频直播技术干货(五):七牛云使用QUIC协议实现实时视频直播0卡顿》《视频直播技术干货(六):新浪微博实时直播答题的百万高并发架构实践》《视频直播技术干货(七):实时视频直播首屏耗时400ms内的优化实践 》《视频直播技术干货(八):淘宝高清、低延时的实时视频直播技术解密》《视频直播技术干货(九):千万级直播系统后端架构设计的方方面面》《视频直播技术干货(十):一文读懂主流视频直播系统的推拉流架构、传输协议等 》《视频直播技术干货(十一):超低延时视频直播技术的演进之路》《视频直播技术干货(十二):从入门到放弃,快速学习Android端直播技术》《视频直播技术干货(十三):B站实时视频直播技术实践和音视频知识入门 数据传输协议的实时流媒体技术研究(论文全文)[8] 爱奇艺技术分享:轻松诙谐,讲解视频编解码技术的过去、现在和将来[9] 零基础入门:实时音视频技术基础知识全面盘点[10] 实时音视频面视必备:快速掌握
movive.jpg 前言 今天给大家介绍一下在Android系统下视频如何渲染与展示。 我们都知道一个直播客户端对音视频的处理主要由以下几大部分组成:1. 数据采集; 2. 编码; 3. Andorid系统提供了几种不同的View用于视频的展示,它们分别是 SurfaceView, GLSurfaceView 和 TextureView。 Surface是个啥? 由于UI线程是主线程,如果视频的绘制也与UI放在一个线程中,那么它将严重影响主线程工作。所以Android又提供了其它View,这些View可以通过其它线程进行渲染。 这对于一些游戏、视频等性能相关的应用非常有益,因为它不会影响主线程对事件的响应。
YUV与RGB视频信号相比,最大的优点在于只需占用极少的带宽,YUV只需要占用RGB一半的带宽。 对非压缩的8比特量化的视频来说,每个由2x2个2行2列相邻的像素组成的宏像素需要占用6字节内存。 YUV格式是做音视频直播的一个基本知识点,所以这也是我音视频直播系列文章中的一节,希望大家喜欢,如有不足也请指正。 后面我还会有更多精彩的文章,也希望大家关注我的头条号。
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# 视频编码原理 视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的,即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。 另外,人眼对于亮度信息更加敏感,而对于色度信息稍弱,所以视频编码是将 Y 分量和 UV 分量分开来编码的。 这样,最后熵编码就能把图像压缩成比较小的数据,以此达到视频压缩的目的。 相比而言,P 帧、B 帧的压缩率更高,因此整个视频的编码效率就会越高。但是 GOP 太大,也会导致 IDR 帧距离太大,点播场景时进行视频的 seek 操作就会不方便。 其主要用于视频压缩领域。现在常用的视频压缩算法中基本上都有 DCT 变换。 图片经过 DCT 变换之后,低频信息集中在左上角,而高频信息则分散在其它的位置。通常情况下,图片的高频信息多但是幅值比较小。