《H.264和MPEG-4视频压缩》是一本深入探讨视频编码技术的专业书籍，其中涵盖了现代视频编码标准的两大重要组成部分：H.264（也称为AVC，Advanced Video Coding）和MPEG-4 Part 2。这本书为读者提供了中英文对照的阅读体验，对于学习和理解复杂的编解码概念提供了便利。 H.264是目前广泛应用的视频压缩标准，特别是在高清和超高清视频中。它的主要优势在于高压缩比和高图像质量，这得益于其采用了先进的编码技术，如块运动估计和补偿、熵编码、多参考帧、去块效应滤波器等。H.264标准引入了宏块的概念，将视频帧分解成可独立编码的单元，同时利用时间冗余信息进行预测编码，大大减少了数据量，从而实现了在有限带宽下传输高质量视频的目标。 MPEG-4 Part 2则是MPEG-4标准的一部分，它在90年代末期提出，相比于早期的MPEG-1和MPEG-2，MPEG-4 Part 2更加灵活，支持更多高级功能，如对象编码、形状编码、空间和时间的可伸缩性。然而，由于H.264在编码效率上的显著提升，MPEG-4 Part 2在许多应用中已被H.264取代。 本书中，作者详细解释了这两种编码技术的原理和实现方法，包括编码流程、宏块结构、预测模式、变换与量化、熵编码等核心步骤。对于初学者，可以通过中文部分理解基本概念，遇到难以理解的部分可以借助英文原文深化理解。对于从事编解码工作的专业人士，这本书则提供了一种深入学习和研究的资源。 文件列表中的《h.264和mpeg-4视频压缩--欧阳合译.pdf》和《H.264和MPEG-4视频压缩.pdf》分别是中英文版的电子书，可以方便读者根据自身语言能力选择合适的版本，或者结合两版进行深度学习。通过阅读和实践，读者可以掌握视频压缩的基本理论，理解编码器和解码器的工作原理，以及如何在实际项目中应用这些知识。 《H.264和MPEG-4视频压缩》是一本不可多得的视频编码技术教程，无论你是初入此领域的学生，还是正在寻找提升技能的专业人士，都可以从中受益匪浅。通过深入学习，你将能够理解和实现高效、高质量的视频编码，为视频通信、流媒体服务、数字电视等领域的发展做出贡献。

首先： 视频压缩是硬解的压缩，我最开始接触压缩是FFMpeg压缩，使用的是 https://github.com/chenzhihui28/VideoRecorderAndCompressor ，想尝试的人也可以去看下，但是当我压缩的时候发现，压缩时间很慢，比如压缩1分46秒（253M，ViVO x7 plus）的视频花了2分多钟，具体时间自己可以去测，因为项目需要上传本地视频，本地视频一般很大。。假如是5分钟的视频那么用FFMpeg压缩时间就大于5分钟。。。，而且FFMpeg的命令我真的来不及去玩。。。里面涉及到东西有点多。。

PyTorch视频压缩 PyTorch实施和视频压缩基准 更新 2020.08.02：HEVC，UVG，MCL-JCV，VTL数据集的上载基准。 2020.08.01：上载PyTorch实施 基准 HEVC A类数据集 HEVC B类数据集 HEVC C类数据集 HEVC D类数据集 HEVC E类数据集 UVG数据集 MCL-JCV数据集 VTL数据集 接触 如果您想添加论文结果或有任何疑问，请提出问题或联系： Zhihao Hu: huzhihao@buaa.edu.cn

与视频压缩方面相关的几篇硕士论文以及h。264的详细说明书，有需要的同学可以下载下来看看

h.264和mpeg-4视频压缩--欧阳合译

学习视频的好技术

使用版本: x264-cvs-2004-05-11 这次的分析基本上已经将代码中最难理解的部分做了阐释,对代码的主线也做了剖析,如果这个主线理解了,就容易设置几个区间,进行分工阅读,将各个区间击破了.

一本很好的关于新一代视频编码技术H264和MPEG-4的书籍。

H.264 Encoder中文版 可以将其他视频文件编码为 H.264/AVC 编码的视频文件，使用这个小而强大的工具，您可以自己创建一个 H.264 电影，这是一个很好的实用工具。H.264 Encoder 很容易使用，帮助任何初学者在几分钟内创建高质量的视频文件。 H.264 令人难以置信的质量和效率真正将视频带到互联网或手机上。 H.264/AVC 可以比同类 MPEG-2 编码器少 3 倍

矢量量化原理与应用本书介绍矢量量化的基本原理，各种矢量量化的构造和设计方法，以及矢量量化在语音编码，图像编码，语声识别与合成中的应用。 全文目录 第一章 概述 一、引言 第二章 矢量量化的基本原理 第三章 矢量量化系统 第四章 有记忆矢量量化器 第五章 快速搜索算法 第六章 矢量量化的应用 参考文献 二、无记忆标量量化 1均匀量化 2压缩与扩张 3最小二乘方量化与Lloyd—Max算法 三、有记忆标量量化 1差值脉码调制（DPCM） 2增量调制（△M） 一、矢量量化的定义与矢量量化器的构造 1矢量量化的定义 2失真测度 3矢量量化器 二、最佳矢量量化器 1最佳矢量量化器概念 2设计最佳矢量量化器的必要条件 三、矢量量化器的设计算法 1LBG算法 2初始码书的选定与空胞腔的处理 3其它设计算法 四、矢量量化压缩数据的机理 五、矢量量化与标量量化的比较 一、基本矢量量化系统 1矢量量化器的复杂度 2时间复杂度 3空间复杂度 二、树搜索矢量量化器 1树搜索原理 2树结构的设计 3树搜索矢量量化器的复杂度 三、多级矢量量化器 1多级矢量量化器的构造 2多级矢量量化器码书的设计 3两极矢量量化器 4多级矢量量化器的复杂度 四、乘积码矢量量化器 1增益/波形矢量量化器 2分离均值矢量量化器 五、格形矢量量化器 1根格的定义及其某些性质 2输入矢量在K维整数格Zk中的最近格点 3输入矢量X至E8中的最近格点 4格点的标号 5根格的格点 六、变换域中的矢量量化 一、有记忆矢量量化器的分类 二、反馈矢量量化器 1预测矢量量化器（PVQ） 2有限状态矢量量化器（FSVQ） 三、自适应矢量量化器 1增益自适应矢量量化器 2自适应矢量预测编码（AVPC） 一、搜索算法复杂度的度量方法 1三元组度量法 2乘法次数度量法 二、投影法 三、超立方体法 四、最小最大法 一、矢量量化在图像编码中的应用 1设计任务要求 2方案选择 3设计步骤 4实验结果 二、矢量量化在语音编码中的应用 1VQLPC声码器 2语音波形编码器的硬件实现 三、矢量量化在模式识别中的应用 1采用类音素模板的单词识别系统 2隐马尔可夫模型单词识别系统