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关键词

比特

清晰度由比特决定,尺寸和像素量由决定,比特越高越清晰(前提是保持不变),越大尺寸越大,打个比喻,就是盒子,比特就是要装进盒子的东西,盒子大了,能装的东西就多了,相当于大了 ,能容下的比特就高了,比特高了,就更清晰了,但文件也越大了,所以常说高的清晰,是因为越高的比特也调得越高,其清晰度始终取决于比特,比特是人通过软件可调整的,假如给一个很高的设置一个极低的比特 ----比特是多少,主要根据来确定。 通常情况下:1080*720的,用5000K左右就可以720*576的,用3500K左右就可以640*480的,用1500K左右就可以以上是质量相对比较好的比特。 网上许多,比特是相当低的(为了减小文件体积)。如下载的1080*720的,有的比特仅为1200K。 这类,清晰度也 是相当一般的。

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编码格式、的概念

,这些专业术语在一个文件中,到底是指的什么呢? 编码格式:一个文件本身,通常由音两部组成。 :通常说一个的25帧,指的就是这个,即1秒中会显示25帧;影响的是画面流畅感,也就是说超高,表现出来的效果就是:画面越显得流畅。 就是我们常说的600x400、1920x1080影响图像的大小,与图像大小成正比:越高,图像越大,对应的文件本身大小也会越大。 标清、高清、全高清的参考(附图)?

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    低清也能快速高清:超算法TecoGAN

    选自 arXiv作者: Mengyu Chu 等机之心编译机之心编辑部来自慕尼黑工业大学的研究人员提出了一种用于实现的新型 GAN——TecoGAN。 利用该技术能够生成精细的细节,甚至蜘蛛背上的斑点都清晰可见,同时还能保持的连贯性。图像超技术指的是根据低图像生成高图像的过程,该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。 该方法中的时空判别在引导生成网络输出连贯细节方面居功至伟。???这个 GAN 牛在哪里? 自然图像超是图像和处理领域的一大经典难题。 该研究提出了一种用于的对抗训练方法,可以使具备时间连贯度,同时不会损失空间细节。 内容 该研究聚焦于新型损失的形成,并基于已构建的生成框架展示了其性能。 模型方法该研究提出的 VSR 架构包含三个组件:循环生成、流估计网络和时空判别。生成 G 基于低输入循环地生成高帧。

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    Ubuntu修改

    通常情况下,图形界面的发行版 linux 可以在 Setting->Device->Display 中直接设置多个屏幕的。 但是坑总是无处不在的,有时候明明用得好好的就出毛病了,而且不能在界面上设置。此时可以通过 xrandr 命令来直接设置。 实际上,只要显卡和显示都支持某个,直接告诉显卡按照这个输出图像就好了,不用wayland去识别显示。 修改后,在Displays里可以看到最新的。永久性问题最后,用这个方法有个最大的问题是没法保存。每次重启过后还是没法识别显示,又回到修改之前的状态。 不知道是不是17.0.4特有的原因,毕竟我也是将系统升级为17.0.4之后才出问题的。

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    常见的及如何获取各个的H264、YUV文件

    常用的文件有 320*240  640*480  800*600 1280*720  1920x1080先安装ffmpeg,然后利用ffmpeg将对应的MP4文件解封装为H264,再将对应的H264 解码为YUV,也可以使用ffmpeg,或者封装。 640x480.mp4 640x480.h264将h264文件解码为yuv文件.ffmpeg -c:v h264_mmal -r 18 -i 640x480.h264 640x480.yuvh264文件改变 :.ffmpeg -r 18 -i 640x480.h264 -vf scale=1280:720 1280x720.h264mp4文件改变:.ffmpeg -i 640x480.mp4 -vf (progressive), 1280x720 , 18 fps, 18 tbr, 1200k tbn, 36 tbc这样就可以得到所有想要的的yuv和h264测试文件。

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    VR直播技术进展

    Fraunhofer在世界范围内首次声明,自己的VR团队已经实现了标准条件下超越4K的实时VR360度流的端到端链路,并会在下一届的NAB进行展示。 高VR360的10K采集和实时渲染使用了Fraunhofer HHI Omnicam-360相机以及基于Fraunhofer HHI HEVC编码和图像块(tile)的实时编码方法。 在NAB上,其展示了角相关流的回放系统,该系统可以节省带宽,以较低的发送用户角外的VR场景部。 Ericsson与Tiledmedia合作,呈现了8KLive VR服务下高动态范围(HDR)内容的广播,可以与电播放内容形成同步。 对于下行方面,采取的都是直播当中普遍的技术,比如 RTMP、HTTP 、FLV 等,同时,还会在云端做一个多码的措施,使用云码生成多码,以保证用户的基础体验。?

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    【云+社区年度征文】safari浏览播放自适应码流规格的选择

    前言众所周知,自适应码流,是一种将内容制作成多种版本,最终播放根据当前的网络情况自动选择版本播放的技术。在腾讯、优酷、爱奇艺等媒体平台,腾讯课堂、企鹅辅导等在线教育网站中极为常见。 主要使用以下腾讯云服务:• 云点播VOD问题定位客户反馈使用云点播自带的系统预置模版,部自适应码后的在safari播放时,无法切到高,一直是最低。是客户的网络状况不好导致的吗? 原来,safari和chrome的清晰度不一致是不同的浏览对自适应码的播放逻辑有差异,chrome在网络允许的情况下会直接播放高清的,而safari不管网络情况如何都会一开始加载低, 解决方案:客户的原太低,出到高码可能会出现兼容性问题,可以更高码文件进行自适应码流码。 除此之外,safari会根据峰值带宽来自动切。我们要使用合适的自适应码流模版,出匹配文件的规格,这样播放的时候浏览就可以正常显示啦。

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    播放模糊?自适应码流的正确打开方式

    是指6个不同音参数的码模版。什么!一次要出6条流?也不是啦,我们默认不允许低,避免出现马赛克,即只会使用比原低的子流模版进行码。 预先将成了流畅、标清、高清等多种的版本,那播放时如何播放这么多规格呢?播放首先播放最低的,随后播放根据当前网络的带宽情况,在播放过程中在播放过程中切到其他的版本。 上面客户的比较高,使用10模版出的包含6种规格。刚开始默认会播放流畅的规格,后续根据当前的网络情况,切到其他的规格。 小结通过上面的析,我们了解到自适应码流预先将成多种的版本,播放播放首先从最低的开始,导致4K等高在播放前段时间画面模糊。 随后播放根据当前网络的带宽情况,切到其他高的版本就恢复正常。系统预置模版提供的6条码子流我们可能不需要全部用到,后续遇到类似情况可以通过自定义自适应码流模版来解决。

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    技术解码 | 玩播放,自适应码流技术

    自适应码流,是一种将内容制作成多种版本,然后终端播放自动选择版本播放的技术。 如图所示,内容服务在提供内容之前,预先将成了流畅、标清、高清等多种的版本。 播放播放时,将首先播放最低的,随后播放根据当前网络的带宽情况,在播放过程中切到其他的版本,当网络带宽充足时使用高版本,而当网络较差时,使用低的版本。 无卡顿:播放会根据网络条件,向上或向下切不同清晰度的规格,防止弱网络环境播放高清产生的卡顿;同时,不同规格的因为做了 IDR 帧对齐,切过程中也不会产生卡顿。 ? 自适应码流技术,关键主要在于两点: 如何描述一个有哪些的版本,每种版本所需要的网络条件是什么; 播放如何根据当前的网络条件,决定是否切,以及切到哪个的版本。 ? 但是这里潜在的问题是,当播放的 buffer 发生变化时,可能造成不同规格的繁切

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    动态自适应盲(CS CV)

    大多数传统的监督超(SR)算法假设低(LR)数据是通过具有固定已知核的高(HR)数据进行降尺度获得的,但这样的假设在实际场景中往往不成立。 最近已经提出了一些盲超算法来估计每个输入LR图像的不同降尺度核。然而,它们承受着巨大的计算开销,使得它们不能直接应用于。 在这项工作中,我们提出了动态自适应盲(DynaVSR),一种新的基于元学习的框架,用于现实世界的,它能够有效地降低模型估计和适应当前输入。 具体来说,我们使用各种合成模糊内核训练了一个多帧降尺度模块,该模块与一个网络无缝结合,用于输入敏感的自适应。 实验结果表明,DynaVSR算法能够持续大幅提高现有模型的性能,与现有盲超算法相比,其推理时间提高了一个数量级。

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    三步搞定自适应码流播放

    随着在线教育网站、媒体平台、网络电平台的发展,支持根据网络带宽自动切规格的播放需求日益增多。 本篇将以腾讯云点播为例,给大家介绍下自适应码流的使用,出多种效果如下:01.png 只需在控制台简单操作,即可实现到播放的整个环节。 例如我上传了一个游戏教学,想让观众端根据网络带宽情况切不同的,可以使用系统预置10模版码,即可出多种。 如果系统预设模版的不能满足实际需求,比如原为4K高清,如果使用系统预设模版出6条子流,很可能在播放初期播放流畅规格会出现模糊画面,需要去掉模版中太低的规格,这时候需要自定义自适应码流模版 自定义3种的超级播放效果如下。一开始会播放最低的,如果网络状况一般,会播放流畅的规格。如果网络状况比较好,会根据网络情况播放高清的规格。

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    流媒体服务可以切吗?出现花屏现象怎么办?

    随着互联网基础设施建设的发展,4G5GNB-IoT各种网络技术的大规模商用,随时随地可看、可控的诉求越来越多,互联网思维、架构和技术引入进传统监控行业里,成为新形势下全终端监控的基础需求。 昨天晚上有位用户刚刚接入了我们流媒体服务,正在测试阶段,用了宇和海康像头别接入流媒体服务,播放正常。 随后这位客户打算切,将1080P和720P进行切,但发现切之后,该通道播放会出现花屏,即使刷新也是如此。? 因为此时的网页直播与普通观看不一样,普通观看时会直接进行的请求,而我们流媒体网页直播切后,是先进行断流,再重新请求,而断流则会导致花屏问题。 此时我们只要手动在“配置通道”中把该摄像机通道先关闭后再开启,让已经调整过的流重新请求播放,重新开启后播放就会恢复正常了。?

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    编码】 Content Aware ABR技术(二)

    如下图所示,使用Multi-resolution ABR技术之后,用户端可以根据网络带宽将流切到有着更高质量的版本,而交叉点就是切的最佳码点。? 为了选出代表性的,首先析与码有关的特征,基于这些特征选取9种高质量的内容。由于低相比高而言具有较低的空间采样,因此面临着更多的空间混叠。 基于机学习的码YouTube非常注重用户的观看体验。每天有数百万的用户设备往服务上传数据,内容的差异性非常大,因此要使得所有的播放能有较好的观看体验是一项严峻的挑战。 每个上传的文件需要用不同的编解码成不同格式以支持目前绝大多数的播放设备。目前唯一的能赶上上传速度并快速完成码的方法是对进行切片化(chunks),然后并行处理这些切片。 从输入切片获取的信息称作的特征。此问题的特征向量中包括bitrate、MV信息、以及帧等。这个特征估计或提取可以通过快速的低质量的码完成。

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    高级压缩和渲染的高度沉浸式8K+应用程序

    这些工具基于高性能HEVC编解码,允许使用标准计算系统对8K和16K的超高进行编码、解码和播放。 这些类型的环境需要超高(包括8K以及更高),360°和3D,高帧速和专业色彩格式。因此,未压缩的会导致巨大的数据速,必须使用先进的布式编解码。 它们可以在进行脱机编码之前用作预处理滤波,也可以在媒体播放渲染模块中用作后处理过滤以进行实时。 该文件在编码前会为CMP格式,以提高压缩性能并易于播放。根据目标观看环境,可以提取具有不同点,FoV和的适应口,然后将其投影到常规的平面或曲面显示上。 为了简化沉浸式内容对不同类型沉浸式显示的适应,设计了一套处理滤波和一个灵活的呈现引擎。它们包括诸如色调和色域映射、360°投影和几何

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    云点播(VOD)“你问我答”第三季(2020.3月&4月)

    自适应码流是云点播提供的一种码方式,一条自适应码流内含多个清晰度的,用户可以按照自己的需求进行配置多种清晰度模板,从而在不同网络下进行自动切。Q4:如何实现加密功能? 部用户的原存在问题,可能导致上传后无法进行播放,建议用户在云点播进行一次码后,使用码后链接进行播放,在排除文件本身问题的情况下,如果问题仍然存在,请提交工单联系我们。 Q8:我的是720p,是否可以码为1080p? 云点播可以通过模版配置码出比原始更高的,但是由于原始画质有限,出更高画质也并不会明显提升,一般情况建议用户开启禁止低功能。 Q10:使用超级播放无法预览,是什么原因?点播超级播放目前仅支持自适应码流进行预览,请用户先将码为自适应码流。自适应码流提供加密和自动切功能,为您提供更优质的服务。

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    vid2vid vid2vid

    teaser.gifPytorch实现了我们的高(例如2048x1024)逼真的方法。 论文将于8月20日在Arxiv上发布。 Pytorch实现了我们的高(例如,2048x1024)逼真的方法。它可用于将语义标签贴图为照片般逼真的,合成人们从边缘地图谈话,或从姿势生成人体。 use_instance --fg --n_downsample_G 2 --num_D 1 --max_frames_per_gpu 6 --n_frames_total 6 全速(2k x 1k)训练要以全 一些重要的标志: n_gpus_gen:用于生成的GPU数量(而其他GPU用于鉴别)。我们将发生和鉴别成不同的GPU,因为在处理高时,即使一帧也不适合GPU。 如果数字设置为-1,则没有离,并且所有GPU都用于生成和鉴别(仅适用于低图像)。 n_frames_G:馈入发电机网络的输入帧数; 即,n_frames_G - 1是我们看过去的帧数。

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    判别典型的

    2021年以该录制的第一万个,然后通过浏览(Chrome 和 Firefox)进一步过滤。 对于为320x240的:使用 Chrome 录制的5691个的平均码为183 kbs。使用 Firefox 录制的超过374个的平均码为2 Mbs。 对于为640x480的:使用 Chrome 录制的超过7501个的平均码为589 kbs。使用 Firefox 录制的超过181个的平均码为2.64 Mbs。 因为你不能要求一个特定的,我们只计算了所有10k的平均为12.9 Mbitss。这是相同的数据,但按码排序,可以更好地看到在20 Mbitss标记附近的组。 这些数字与来自浏览的数据非常相关。在处理这些文件并对其中一些数据进行码之后,数字可能会有所不同。例如,我们将VP8数据从Firefox为H.264,将Opus音数据为AAC。

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    最新综述丨研究方法

    >>加入极市CV技术交流群,走在计算机觉的最前沿?看点近年来,深度学习在很多领域取得了进展,其中包括任务。 方法在一些公共基准数据集上的性能;4)析了任务的一些前景和挑战;背景源于图像超,其目的是从一个或多个低(LR)图像中恢复高(HR)图像。 旨在解决退化的序列,从而恢复相应的HR序列。因此超过程可理解为上述的逆过程,表述如下: 其中表示超估计值(SR)。 在现有的模型中,卷积神经网络如何恢复低序列还没有一个理论解释。随着对其解释的深入研究,包括和图像超方法在内的超算法的性能可能会有很大的提高。 大尺度超对于任务,现有的工作主要集中在放大倍数为4的情况下。更具挑战性的尺度(如×8、×16)很少被探索。随着高(如4K、8K)显示设备的普及,大尺度的超有待进一步研究。

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    格式怎么使用?格式怎么去掉声音?

    现在随着互联网行业的快速发展,人们平时需要用到音乐的机会也越来越多,平时生活中人们会通过看来打发时间,了解过的大家都知道为很多种格式的,不同格式的画面效果也是不一样的,现在市面上的各种播放支持的文件类型也是不一样的 image.png 格式怎么使用? 提到文件的不得不说的就是格式,使用格式可以将各种的格式为自己需要的文件格式,用起来比较方便,大家可以在网上下载一个人们日常使用比较多的格式,然后将需要文件上传到软件中 格式怎么去掉声音? 很多人在使用格式的时候想要将的声音给去掉,其实这个功能在很多格式软件中都是属于常用功能,在的过程中会有一个去掉音效按钮,大家勾选之后再进行就可以了。

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    基于Open WebRTC Toolkit(OWT)的8K全景低延时直播系统

    随着5G技术的发展,其高带宽、超低延时的特性为高全景的实现带来了更多的可能。 为了避免角快速切中的黑屏,除了产生原始HEVC Tiles流之外,会额外传输覆盖全部区域的较低的流,作为原始HEVC Tiles的后备。 当用户快速角时,如果客户端还没有接收到原始的HEVC Tiles,这部缺失的区域会使用低的HEVC Tiles呈现给用户。 其次,目前的方案中采用的原始和低两路流的方式中,不能很好的做的FoV的快速切和Adaptive Bitrate。 未来可以通过实现高、中、低多种和不同GOP的组合,优化FoV切延时和Network Adaption。多数浏览对于HEVC编码标准兼容性存在缺陷。

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