面对一些海量的高清视频的存储，一个好的高清无损视频压缩解决方案可以为整个项目本身省掉不少费用，常常有用户在苦苦寻找怎么在不损画质的情况下压缩视频。而近期航天安网接到青岛市视频压缩的需求一起来看案例吧！
Video \Audio Container是什么？ 视频、音频和容器是多媒体文件的三个主要组成部分：
屏幕监控数据的管理就跟整理书房一样，既要提高效率，还要省点存储成本。视频压缩算法就像是书架上的魔法工具，可以在不损坏图画的情况下，把数据量“瘦身”一下，让数据管理变得更轻松。以下是一些利用视频压缩算法优化屏幕监控数据管理的方法：
音视频编码格式指的是将音频和视频数据进行压缩、编码和封装的技术，使其在数字通信、存储和传输中更加高效。音视频编码格式可以分为两个部分：编码标准和容器格式。
在数字化时代，视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术，尤其是针对视觉内容的压缩感知技术，已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
H.264和H.265是两种不同的视频编码标准，它们在压缩质量和带宽需求方面有所不同。
谈到视频的编解码，我们会自然地想到H.264、HEVC/H.265这些权威的视频编解码标准；谈到标准，有人觉得这个是有专门机构去研究的，我们关心应用就好；即使有兴趣读了标准和相关技术，面对更多的是各种数学公式和术语，如协方差、傅立叶变换、高频、滤波等等，需要花更多时间去理解。通常更为实际的做法是，我们只要调研如何应用这些标准，如何做好软硬件编码方案的选型，如何优化技术参数以及如何调用API，也就基本能够应对日常的视频业务了。因此，谈到视频的编解码，往往带有一丝神秘色彩。
H264 一、H.264与其他标准的比较 1.1 在画质上 H.264概述随着市场的需求，在尽可能低的存储情况下获得好的图像质量和低带宽图像快速传输已成为视频压缩的两大难题。为此IEO/IEC/和ITU-T两大国际标准化组织联手制定了新一代视频压缩标准H.264。 MPEG4 H.264 标准LOGO1.2 在 编码上 H.264和以前的标准一样，也是DPCM加变换编码的混合编码模式。但它采用“回归基本”的简洁设计，不用众多的选项，获得比MEPG-4好得多的压缩性能；H.264加强了对各种信道的适应能力，采用“网络友好”的结构和语法，有利于对误友和丢包的处理；H.264应用目标范围较宽，可以满足不同速率、不同解析度以及不同传输（存储）场合的需求。 1.3 在技术上 H.264标准中有多个闪光之处，如统一的VLC符号编码，高精度、多模式的位移估计，基于4块的整数变换、分层的编码语法等。这些措施使得H.264得算法具有很高的编码效率，在相同的重建图像质量下，能够比H.263节约50%左右的 码率。H.264的码流结构网络适应性强，增加了差错恢复能力，能够很好地适应IP和无线网络的应用。 1.4 在传输上 H.264能以较低的数据速率传送基于联网协议（IP）的视频流，在视频质量、压缩效率和数据包恢复丢失等方面，超越了现有的MPEG-2、MPEG-4和H.26x视频通讯标准，更适合窄带传输。 1.5 在算法上 MPEG-1标准 视频编码部分的基本得法与H.261/ H.263相似，也采用运动补偿的帧间预测、二维DCT、VLC游程编码等措施。此外还引入了帧内帧（I）、预测帧（P）、双向预测帧（B）和直流帧（D）等概念，进一步提高了编码效率。在MPEG-1的基础上，MPEG-2标准在提高图像分辨率、兼容数字电视等方面做了一些改进，例如它的运动适量的精度为半像素；在编码运算中（如运动估计和DCT）区分“帧”和“场”；引入了编码的可分级性技术，如空间可分级性、时间可分级性和信噪比可分级性等。近年推出的MPEG-4标准引入了基于视听对象（AVO：Audio-Visual Object）的编码，大大提高了视频通信的交互能力和编码效率。MPEG-4中还采用了一些新的技术，如形状编码、自适应DCT、任意开头视频对象编码等。但是MPEG-4的基本视频编码器还属于和3相似的一类混合编码器。 1.6 总体上讲 MPEG毓标准从针对存储媒体的应用发展到适应传输媒体的应用，其核心视频编码的基本框架是和H.261一致的，其中引人注目的MPEG-4的 “基于对象的编码”部分由于尚有技术障碍，目前还难以普遍应用。因此，在此基础上发展起来的新的视频编码建议H.264克服了前者的弱点，在混合编码的框架下引入了新的编码方式，提高了编码效率，在低码流下可达到优质图像质量。 二、H.264的技术特点 2.1 分层设计 视频编码层具有高效的视频内容表示功能： 网络提取层将网络中所需要的数据进行打包和传送； 2.2 高精度、多模式运动设计 支持1/4或1/8像素精度的运动矢量； 多模式的灵活和细致的划分，大提高了运动估计的精确程度； 多帧参考技术； 2.3 帧内预测功能 在空间域进行预测编码算法，以便取得更有效的压缩： 2.4 4×4块的整数变换 由于用二变换块的尺寸缩小，运动物体的划分更精确，这样，不但变换计算量比较小，而且在运动物体边缘处的衔接误疾差也大为减小： 为了提高码率控制的能力，量化步长的变化的幅度控制在125%左右，而不是以不变的增幅变化。为了强调彩色的逼真性，对色度系数采用了较小量化长； 2.5 统一的VLC 为快速再同步而经过优化的，可以有效防止误码。 三、H.264在监控的应用 3.1 TOYA SDVR 7IV 系统简介 TOYA SDVR 7IV 是采用止前最为先进H.264视频 压缩算法的专业数字监控产品，具有强大的视频/音频压缩引擎，与MPEG-4压缩方式的硬盘录像机相比，压缩比可提高近30%，大大提高了存储和网络传输带宽，同理采用新的算法极大地抑制了由于摄像机噪声导致的图像失真，背景流动现象，便图像质量更加清晰。H.264产品的推出无疑又使我国的数字监控技术上了一个新的台阶。 系统采用最先进的H264视频压缩技术和G。729的音频压缩技术，实现超大无损压缩。具备本地实时监视、音视频同步压缩存储、组合报警、有线或无线网络传输、管理权限设置等多种功能，单个本地系统可完成显示16路监控画面、每路可单独放大和切换，查询录象记录及进行回放。每个本地系统均可通过不同的网络方式组成有线或无线数字监控系统。
章节 像素存储格式YUV＆RGB 我，B，P帧 pts＆dts 音视频开发技术可以做的事情 前言 在学习音视频编程的过程中，在解决问题的过程中，总会遇到音视频当中的一些专业名词，而解决问题，这些专业名词是必须理解的，否则就会出现云里雾里的感觉 - 俗称 - 懵这给我个人的学习过程带来不小的问题，遂决定将这段时间当中遇到的一些必须掌握的名词概念做个记录，以供速查之用。 1，像素存储格式YUV＆RGB RGB 1.RGB 即 三原色，红、绿、蓝。 2.每个元素占用 1 个字节，即 24 bit。 YUV 1.Y
以我们电脑保存的电影说起，其实它就是通过摄像机和话筒对音视频采集、编码、封装之后的数据。当我们使用播放器进行观看的时候就是进行逆向过程解封装，解码音视频，然后把音频视频数据分别发送到我们的显示器和音响（音视频同步）。互联网的发展让在线视频的播放更加普及，因此视频的在线传输则需要用到相关的流媒体协议（rtmp协议，rtsp协议）。
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
原标题：JPEG White paper: JPEG XS, a new standard for visually lossless low-latency lightweight image coding system
视觉语言模型的出现导致了视觉理解的显著进步。特别是，高分辨率图像编码[7; 8]和更多视频帧的融合[9; 10]分别提高了大型视觉语言模型和大型视频语言模型的能力。然而，大量的视觉标记占据了大型语言模型宝贵的上下文窗口的大部分，导致了高昂的计算成本，如图1（a）所示。例如，在使用LLaVA-1.6[7]中的高分辨率图像输入时，一个分辨率为672×672的单个图像被划分为四个较小的块，每个块以336×336的分辨率进行编码。这个过程产生了包含2304个视觉标记的图像表示，占据了超过一半的上下文长度。此外，随着输入图像数量的增加，文本的上下文窗口将进一步受限。例如，Vicuna-1.5[11]在其4k上下文长度内只能处理大约7帧（7×576=4032个标记），考虑到文本输入。[9, 10]研究了将上下文长度扩展到百万级以缓解这个问题的影响，但这需要昂贵的计算资源（例如，[9]需要超过1000个v4 TPU）以及数据准备和框架开发方面的工程努力。
限制于兔小巢的评论区只让评论200字，故单作测评文章 原文链接：https://support.qq.com/products/380847?clientInfo=ownerUin%3D1000152
大家好，从本文开始我们将从 Android 音视频专题开始探索，并按照 iOS/Android 音视频开发专题介绍 依次开始。iOS 音视频专题将在 Android 音视频专题结束后进行。 在进入实战之前，我们有必要了解下音视频相关术语。
文/ Dhruv Garg, Dhaval Patel, Ketan Duvedi
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
对于视频流媒体服务而言，高效的视频压缩技术是至关重要的，它能够在保证视频质量的同时降低数据传输成本和带宽需求。本文将详细探讨视频压缩技术在流媒体服务中的优化应用，包括压缩算法、编码标准以及实际部署过程。文章将通过实例和代码示例，阐述视频压缩技术的原理、部署步骤以及未来发展方向。
网络摄像机是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将视频影像通过网络传至地球另一端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏览器（如“Microsoft IE或Netscape）即可监视其视频影像。网络摄像机一般由镜头、图像传感器、声音传感器、信号处理器、A/D转换器、编码芯片、主控芯片、网络及控制接口等部分组成。
咱们平时如果经常拍视频的话，都会遇到一个困境：视频文件太大了，存储的时候需要占用很多的空间。如果直接使用视频压缩工具来压缩码率的话，又会担心损失了视频的画质，这该怎么办呢？
视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议，为以下几个步骤：解封装，解码视音频，视音频同步。他们的过程如图所示。
需求痛点：最近接到产品的需求，说到需求的痛点：预览视频多用于前端展示，过大影响端内加载体验，且造成更多存储费用。
多年以来，人们设计出许多不同的算法来压缩视频。视频压缩虽然听起来是一个很现代的词，但其实它从模拟视频开始，已经有很长的历史了。在本篇文章中，我会向大家一一介绍视频压缩史上的里程碑事件，正是这些事件的发生才有了今天的视频压缩。从过去到现在，各类视频压缩方法由最初的概念最终演化成现今的标准。很多压缩标准今天还在使用，人们也一直在继续开发和完善新的标准。
我每天都在感叹，网络真是个神奇的东西。有的用户想了解流媒体服务器，就上网搜流媒体服务器，然后看见相关的搜索有视频服务器，于是又搜视频服务器，结果流媒体服务器和视频服务器都没搞懂是什么意思。视频服务器和流媒体服务器是不一样、不关联的两种产品，我们今天来区分一下。
在视频世界中，延迟是获取视频帧的瞬间与该帧显示的瞬间之间的时间量。低延迟是任何与视频内容实时交互的系统的设计目标，例如视频会议或无人机驾驶。
所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264，运动静止图像专家组的M-JPEG和国际标准化组织运动图像专家组的MPEG系列标准，此外在互联网上被广泛应用的还有Real-Networks的RealVideo、微软公司的WMV以及Apple公司的QuickTime等。
图像压缩技术已经存在20多年，20年来技术不断地推进，导致其技术门槛越来越高。 我们经常会遇到这种状况，想要把图片压缩的又小又能保持图片的高清度；想要在语音聊天时保持通话流畅；想要在视频时保持视频的清晰度和流畅度…… 图鸭科技就是这样一家公司，他们主要研发图片压缩、通信传输和视频分析技术与产品。 每个起点都不简单 高起点的图像压缩技术 图鸭科技的CEO是来自上海交通大学的武俊敏。武俊敏在创立图鸭科技前曾在专门做3G手机视频直播业务的掌赢科技当过首席科学家，主要研究人脸美化和表情迁移技术。 武俊敏在掌赢科技
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：赵军 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。 Per-Title编码 Easy-Tech #036# Per-Title（按主题）编码是指为了节省码率、存储空间以及ABR传输带宽为每部电影（基于其独特的空间和时间属性以及复杂度）调整ABR码率阶梯（bitrate ladder）。换言之，Per-Title
业务场景和架构：TRTC安卓端与小程序端实现视频互通，房间旁路到直播，采用直播云端截图。
不知道大家小时候是否玩过一种动画小人书，连续翻动的时候，小人书的画面就会变成一个动画，类似现在的gif格式图片。
CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果已经出炉，腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队于该项挑战赛上取得压缩性能第一。
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯明眸·极速高清团队的技术导师 —— 刘兆瑞，为大家介绍腾讯云音视频在视频编码优化以及工程落地上的一些新的方向。本次分享分为4个部分，包括当前媒体处理的行业趋势 ，腾讯明眸产品介绍，腾讯明眸·极速高清技术方案及其优化演进之路以及极速高清方案的未来发展之路。 本周五晚上7：30，我们将会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行第六期课程的直播，大家千万不要错过哦~ - 当前媒体处理的行业趋势 - 腾讯视频云作为头部云厂商，服
近期我在我们的开发者群里，经常会看到开发者们对流媒体编码不了解，问了很多问题。（编解码）今天也是有开发者问我：为什么要通过编解码才能播放视频？我刚好想到这么一个有意思的比喻：如果把整个流媒体是一个物流系统，那么编解码就是其中配货和装货的过程。是的，这个过程非常重要，它的速度和压缩比对物流系统的意义非常大，影响物流系统的整体速度和成本。同样，对流媒体传输来说，编码也非常重要，它的编码性能、编码速度和编码压缩比会直接影响整个流媒体传输的用户体验和传输成本。
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性，PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
FFmpeg 是 " Fast Forward mpeg " 的缩写 , 其符合 mpeg 视频编码标准 ;
时至今日，短视频App可谓是如日中天，一片兴兴向荣。随着短视频的兴起，音视频开发也越来越受到重视，但是由于音视频开发涉及知识面比较广，入门门槛相对较高，让许许多多开发者望而生畏。
1，光和颜色光是一种肉眼可以看见（接受）的电磁波（可见光谱）。在科学上的定义，光有时候是指所有的电磁波。光是由一种称为光子的基本粒子组成。具有粒子性与波动性，或称为波粒二象性。人类肉眼所能看到的可见光只是整个电磁波谱的一部分。电磁波之可见光谱范围大约为 390～760nm（1nm=10-9m=0.000000001m）。
您的计算机上有媒体文件吗？您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
音视频开发要掌握图像，视频，音频的基础知识，并学会如何对他们进行采集，渲染，处理，传输等一系列开发和应用。
由于每天创建和观看的视频数量巨大且分辨率不断提高，视频压缩仍然是一个正在进行的研究课题。最流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。
我是来自腾讯 SNG 社交网络运营部，简称 DSNO（屌丝 NO.1）团队的一枚大龄女屌丝。这个命题想跟大家分享在腾讯运营成本优化的实战经验，并探讨精细化成本管理的价值是什么。下面这张图上半部分大家很
今天的文章更多的是一种研究，因为最近研究视频发现了很多有趣的东西如果不记录下来可真的太可惜了
1、前言 每年年初腾讯公司都要制定 SNG（社交网络事业群）成本优化年度目标，过去三年已经用技术手段为公司节省了超过 10 亿的现金流。产品的架构和容量也越来越健康，继续成本优化变得十分艰难。 但我们在迷茫中仍然定下了再优化 3 亿元的目标。很幸运，2017 年我们实现了这个目标，并再次获得公司级奖励，这是非常不容易的。因为“成本与质量”是个平衡木，而 2017 年 SNG 产品面临着激烈的内外竞争，要降低产品质量是根本不可能的。所以本次文章跟大家分享如何在保障质量（指的是图片质量、音视频质量）前提下所
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高，这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外，还存储量重建误差的近似值。
5G网络作为第5代的移动通信网络,它的网络峰值传播速度可1以达到10Gbps/s.这比4G的的传输速度快数百倍.举个例子,整部超高画质电影下载可在1秒钟之内下载完成.
剧里主要讲述的，是一群美国硅谷年轻人的创业故事。我觉得挺好看的，一口气追完了（貌似后面还会更新）。同为创业者，对里面的剧情非常有感触。
书籍有目录，知识也有脉络，有了框架和概念，对我们的工作和学习往往可以起到提纲挈领的作用。今日闲来无事，就来详细梳理一下多媒体开发的知识框架体系。希望能对各位有所帮助。
每年年初腾讯公司都要制定 SNG 成本优化年度目标，过去三年已经用技术手段为公司节省了超过 10 亿的现金流。产品的架构和容量也越来越健康，继续成本优化变得十分艰难。
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