什么是I帧、P帧、B帧?I帧:intra picture,帧内编码帧。 I帧特点:1)I帧是一个全帧压缩编码帧;2)解码时仅用I帧的数据就可重构完整图像;3)I帧描述了图像背景和运动主体的详情;4)I帧不需要参考其他画面而生成;5)I帧是P帧和B帧的参考帧(其质量直接影响到同组中以后各帧的质量 );6)I帧是帧组GOP的基础帧(第一帧),在一组GOP中只有一个I帧;7)I帧不需要考虑运动矢量;8)I帧所占数据的信息量比较大。 I帧或P帧;4)P帧可以是其后面P帧的参考帧,也可以是其前后的B帧的参考帧;5)由于是差值传送,P帧的压缩比较高。 IDR帧也是I帧的一种,那么IDR帧与普通I帧有何区别呢?一个IDR帧之后的所有帧都不能引用该 IDR 帧之前的帧的内容;而对于普通的I帧,其后的P帧和B帧可以引用该普通I帧之前的其他I帧。
由于压缩处理的方式不同,视频中的画面帧就分为了不同的类别,其中包括:I 帧、P 帧、B 帧。I 帧是内部编码帧(也称为关键帧),P 帧是前向预测帧(前向参考帧),B 帧是双向内插帧(双向参考帧)。 简单地讲,I 帧是一个完整的画面,而 P 帧和 B 帧记录的是相对于 I 帧的变化。如果没有 I 帧,P 帧和 B 帧就无法解码。 I 帧 I 帧(Intra coded frames):I 帧图像采用帧内编码方式,即只利用了单帧图像内的空间相关性,而没有利用时间相关性。 由于 I 帧不依赖其它帧,所以是随机存取的入点,同时是解码的基准帧。 I 帧主要用于视频播放的初始化,I 帧图像的压缩倍数相对较低。I 帧图像是周期性出现在图像序列中的,出现频率可由编码器选择。 P 帧是差别帧,P 帧没有完整画面数据,只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了,则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。
在视频压缩编码中,所有的帧被分成了三个种类,I帧,B帧和P帧,其实就是Intra-Prediction帧,Bi-prediction帧和Prediction帧。 顾名思义,就是帧内预测帧,双向预测帧以及(单向)预测帧。 (inter prediction),帧内预测的话就是在找参照块的时候,只在当前帧内寻找;而帧间预测的话,找参照块的时候会在相邻的帧之间去找相似块。 因此,基于上述所说, 如果说当前帧是只在当前帧内寻找参照块的话,那么该帧就是I帧 如果在已经编码的帧里面寻找参照块的话,那么它是P帧 如果既在已编码的帧里去寻找参照块,又在未来将要被编码的帧里去寻找参照块的话 ,那么该帧就是B帧。
“帧”这个词在中文里通常是“frame”的翻译,出现在计算机网络、音视频处理、操作系统等多个技术领域。它之所以叫“帧”,是因为它有“一整块结构化数据”的含义,像一张照片、一张画框,代表某个完整的单位。 在网络通信中:帧(Frame) 是数据链路层传输的基本单位,通常包括: 帧头(Header):比如目标地址、源地址 数据(Payload):实际传输的内容 帧尾(Trailer):比如校验信息(CRC ) 为什么叫帧? 在音视频中: 视频帧(Video Frame):一张静止图像,多个帧连在一起就是视频。 音频帧(Audio Frame):一小段音频数据。 同样的原因叫“帧”,因为每一帧是一个可以单独处理、播放的完整单元。总结一句话: 帧(Frame)是指一组结构完整、边界清晰、可以独立传输或处理的数据单位。
今天介绍下音频帧、视频帧的主要参数和分析方法,以及音视频的同步等,主要内容如下: 音频帧 视频帧 PTS与DTS 音视频同步 音频帧 音频帧的概念没有视频帧那么清晰,几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像 帧大小 帧大小指每帧的采样数,这个值的恒定的,具体如下: ? FrameSize 帧长度 帧长度指压缩时每一帧的长度,包括帧头及填充位,因为有填充和比特率变换,所以帧长度不是恒定的,这个填充位具体从帧头中第 9 位获取,如果是 0 则无填充位,如果是 1 则有填充位 P 帧:前向预测帧,表示与前一帧(I 或 P 帧)之间的差别,需要参考前面的 I 帧或 P 帧才能生成完整的图片,相较 I 帧更具压缩性,节省了空间,所以 P 帧也成为增量帧。 B 帧:双向预测编码帧,表示与前后两帧的差异,需要参考前面的 I 帧或 P 帧及后面的 P 帧来生成一张完成的图片,压缩性最大。
I帧、P帧和B帧 Easy-Tech #002# 在本篇文章中,我们将学习I帧、P帧和B帧的工作原理以及它们的用途。 好,我们先从现代视频压缩中最基本的概念开始——帧内预测和帧间预测。 现在,看完对帧内预测和帧间预测的快速介绍,让我们来学习I帧、P帧和B帧吧! 什么是I帧? 想要理解B帧的作用,我们需要先理解呈现/显示顺序和解码顺序的概念。 以I帧和P帧为例。如果你只使用这两种类型的帧,那么每一帧要么参考自身(I 帧),要么参考前一帧(P 帧)。 参考B帧和非参考B帧 我们在上文中学过,B帧可以参考两帧或者多帧,通常,(根据其位置)一帧在前,一帧在后。我们也已知道,I帧不参考任何帧,P帧只参考前面的帧。 那么问题来了——任何帧都能使用B帧作为它的参考帧吗? 答案是肯定的。 如果B帧可以作为参考帧,它就被称为参考B帧。 如果B帧不用作参考帧,它便被称为非参考B帧。
of Pictures ) 的 第一帧 , 画面组 内 还有 P 帧 和 B 帧 ; I 帧 是 P 帧 和 B 帧 的 参考帧 ; I 帧 的 质量 决定了 同组 P 帧 和 B 帧 解码后的 一系列 Frames ) " , 是 视频编码 中的一种 帧类型 , P 帧 采用 前向预测编码方式 , 根据 本帧 ( P 帧 ) 与 相邻的 前一帧 ( I 帧 或 P 帧 ) 的 不同点来压缩本帧数据 I 帧 才能完成解码 ; P 帧 只记录了 与 I 帧 不同的内容 , 也就是 只有 与 I 帧的 差异部分 , 相同的部分没有 ; 解码 P 帧 , 必须 先解码 I 帧 ; I 帧 解码完成后 , 将 I 帧 与 P 帧 合并 , 才能得到完整的 P 帧 ; 3、P 帧顺序不能颠倒 P 帧 的 压缩效率较高 , 因为它 只 包含了 与参考帧 I 帧 的差异数据 , 而不是完整的 画面帧数据 ; 由于 P 帧 依赖于前面的 I 帧 或 P 帧 , 因此在视频流中 , P帧必须按照正确的顺序进行传输和解码 , 否则会导致图像出现错误 ; 下图中 , P1 帧 解码 依赖于 I 帧 , P2 帧解码 依赖于
企业微信ipad协议:语音通信帧零拷贝转码方案企业微信在长连接通道内使用cmd=0x0602下发SilkV3语音,采样率固定16kHz,帧长20ms。为对接实时ASR,需在网关侧完成流式转码。 一、帧结构梳理解密后TLV序列如下:展开代码语言:TXTAI代码解释0x50duration2B0x51sampleRate2B//160000x52silkStreamNB//首字节=块长0x53aesKey16B 三、时间戳对齐利用帧头msgid高32位秒级UTC,与本地steady_clock偏差校正,ASR窗口误差<2ms,满足实时字幕需求。 展开代码语言:PythonAI代码解释#技术交流入口search="bot555666"通过官方外露字段实现零拷贝转码,既保持高吞吐,又降低端到端延迟,是企业微信协议接口在语音场景下的关键优化路径。
/*******************2016年5月3日 更新**************************************/
本文链接:https://blog.csdn.net/daoer_sofu/article/details/103409744 帧头和数据重合 帧头、长度、帧尾重合 接受缓冲区越大,重合概率越小,可以不考虑 发送和发送数据转义(转义和帧头相同的数据),避免帧头和数据重合 参考:https://www.amobbs.com/thread-5656551-1-1.html?
微帧作为视频编码行业的领军企业,非常关注AIGC的行业动态,Sora发布后,微帧产研团队从编解码角度对Sora样例视频做了一系列的分析。 · 缘于编码技术,微帧与OpenAI建立联系Sora目前对外展示的视频均为H.264标准视频,原因不言而喻,因其兼容性更高,能向所有用户展示研发成果。 基于以上分析,微帧海外团队联系了 VP of Research at OpenAl 。 OpenAI表示,在目前Sora的初始阶段,主要精力投入在大模型优化改善上,视频编解码并非高优任务,也期望未来与微帧进行详细的技术交流和合作探讨。 同样微帧也非常期待,当“AI生成”与“视频传播”深度链接以后,能够与OpenAI共同探讨AI与视频编码的结合,一起探索创新。
目前暂时更新 1 逐帧拆解 def video2frame(videos_path,frames_save_path,time_interval): ''' :param videos_path : 视频的存放路径 :param frames_save_path: 视频切分成帧之后图片的保存路径 :param time_interval: 保存间隔 :return: ''' + "/frame%d.jpg" % count) # if count == 20: # break print(count) 其中time_interval一般取1 2 帧合成视频 print(im_name) # break videoWriter.release() # print('finish') im_list:要合成视频,帧图片列表
一、H264帧类型定义: 在H264的编码中,通常以三种不同类型的帧来表示传输的画面,分别是I帧、P帧、B帧。 P帧:P帧指的是前向参考帧,它需要参考前一帧的图片才能够正确把数据解码出来。 B帧:B帧指的是双向参考帧,它需要参考前一帧数据和后一帧数据才能够正常把数据解码出来。 但是它也有自身的缺点,那就是I帧的体积比较大,假设在传输视频中全部采用I帧去传输,那整个网络链路都承受着巨大的压力。所以,I帧就要配合P帧、B帧等进行数据的传输。 P帧:P帧又称之为前向参考帧,此帧的特点是需要参考前一帧的图像信息才可以正确把图像解码出来。P帧指的是这一帧和前一帧的差别,并通过将图像序列中已经编码后的冗余信息充分去除来压缩传输数据量的编码图像。 B帧:B帧也称之为双向参考帧,B帧的特点是以前面的帧(I帧或者P帧)或者后面的帧(也是I帧、P帧)作为参考帧找出B帧的预测值,并且取预测差值和预测矢量进行传送。
mpeg4的每一帧开头是固定的:00 00 01 b6,那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢?在接下来的2bit,将会告诉我们答案。 注意:是2bit,不是byte,下面是各类型帧与2bit的对应关系: 00: I Frame 01: P Frame 10: B Frame 为了更好地说明,我们举几个例子,以下是16 进制显示的视频编码: 00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧 00 00 01 b6 98 …… B帧 下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧 0x10 = 0001 0000 0x50 = 0101 0000 0x96 = 1001 0100 大家看红色的2bit,再对照开头说的帧与2bit的对应关系,是不是符合了呢?
光流(Optical Flow),字面理解为“光的流动”,更准确的说法为:时变图像上的二维运动场,是视频数据的重要视觉线索,在动作识别、视频理解、视频分割、目标跟踪以及全景拼接等领域,都有广泛应用。
微帧Per-Title编码技术微帧Per-Title编码技术的目标,就是为每一个视频或视频片段量身定制,找到最优的凸包,精准锁定既满足画面清晰度要求,又符合主观观看敏感度标准的最低码率点,以达到节省带宽的目的 为了达到最佳质量的视频流,微帧设计了两套不同的Per-Title优化算法:一是常规码率-分辨率选择的Per-Title优化算法;二是基于CRF(恒定质量因子)的Per-Title优化算法。 常规码率-分辨率选择的Per-Title优化算法与其他常规策略相比,微帧的Per-Title优化算法在相同码率下能实现更高的视频质量,可以在最大码率限制下选择主观质量最优的分辨率,并且能够检测R-Q(码率 无论是追求极致的视频体验,还是严格控制传输成本,微帧Per-Title优化算法都能给出最优的分辨率与CRF组合。相比固定CRF ,微帧Per-Title有什么优势? 当然,除了Per-Title技术,微帧也优化了多项前沿视频编码技术,如ROI(感兴趣区域)保护算法、智能AI前处理、基于内容的CAE感知编码等等......微帧在视频编码技术的不断探索与研究优化,体现了对极致画质及高效传输的不懈追求
企业微信ipad协议的核心技术特征,在于其将业务语义高度压缩于二进制帧结构的精巧设计。理解这一帧结构,是从“会用接口”迈向“理解协议”的关键门槛。 本文聚焦于企业微信ipad协议的二进制帧格式,深入解析其头部定义、TLV编码规则与组包实践,为开发者提供可复现的技术参考。企业微信ipad协议基于TCP长连接,采用私有二进制帧格式进行通信。 例如,一个包含发送方UIN、会话ID和消息内容的TLV序列可能如下组织:Type0x01:发送方UIN(8字节)Type0x02:会话ID(8字节)Type0x03:消息内容(可变长度)在加密层面,企业微信 帧结构的设计体现了企业微信ipad协议对移动网络环境的深度优化:紧凑的头部减少每包开销,TLV编码压缩业务字段,流加密保证前向安全。 理解这一结构,开发者可在合规前提下构建高效的协议代理层,将企业微信协议接口的执行效率提升一个量级。
数据链路层把网络层交给他的这些数据打包成帧的过程就是所谓的组帧,也就是封装成帧。考研大纲里边使用的是组帧这个说法。 要把数据封装成帧,主要要解决两个问题。 第一个问题就是帧定界,也就是我们应该想办法让数据的接收方能够确定帧的界限。因为我们知道物理层在进行数据传输的时候,是以比特为单位来传输的,如何从一系列二进制串当中区分出帧和帧的边界呢? 我们可以利用这一点,比如,在传送帧的第一个比特之前,先用一个时钟的违规信号去表示这是一个帧的开始,当一个帧结束的时候,我们也可以插入一个违规信号去表示这是一个帧的结束。 这个视频中介绍了组帧的原理。我们说数据链路层组帧主要解决两个问题,第一就是要让数据的接收方能够区分出帧的边界在哪。第二就是要能够让数据的接收方去除帧定界的附加信息,把帧的数 据部分恢复原貌。 其中字符计数法,会在每一个帧的开头,用一个定长的计数字段去表示整个帧的总长,需要强调的是帧的总长度是包含计数字段的长度,再加上帧的数据部分的长度。这点做题的时候容易出错,大家需要注意。
获取视频对象 isOpened=cap.isOpened#判断是否打开 #视频信息获取 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) imageNum=0 sum=0 timef=1#隔1帧保存一张图片 while (isOpened): sum+=1 (frameState, frame)=cap.read()#记录每帧及获取状态 if frameState==True and 算法:视频抽帧是采用以帧数为间隔的方法进行抽帧形成“视频图像集合”。 文献:Schultz, R. R. , & Stevenson, R. L. . (1996).
video2frame(videos_src_path,video_formats,frames_save_path,width,height,time_interval) 算法:视频分帧是将视频分成一帧一帧来提取