《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》一书由Iain E. G. Richardson撰写，全面介绍了MPEG-4和H.264这两种视频压缩标准的技术细节及其在实际应用中的表现。此书对希望深入了解视频编码技术的专业人士和学生来说是一本宝贵的资源。 ### 一、MPEG-4简介 MPEG-4是一种多媒体压缩标准，由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合制定。它不仅用于视频编码，还支持音频和其他形式的多媒体数据。MPEG-4的设计目标是提供更高效的数据压缩方法，适用于多种网络环境下的传输，包括互联网和移动通信系统。 #### 技术特点： - **可扩展性**：支持不同分辨率和比特率。 - **交互性**：允许用户与媒体内容进行交互。 - **对象编码**：采用基于对象的编码方式，可以独立地处理视频中的各个元素。 ### 二、H.264编码标准 H.264，又称AVC（Advanced Video Coding），是由ITU-T和ISO/IEC联合开发的一种高效视频压缩格式。它的设计目的是为了应对高清视频传输的需求，并且能够在较低的带宽下提供高质量的图像。 #### 主要技术特征： - **高效率**：相比前代标准如MPEG-2，H.264能够提供更高的压缩比，同时保持或改善视频质量。 - **适应性强**：支持各种分辨率，适用于不同的应用场景。 - **错误恢复能力**：具有较强的错误恢复机制，能够在恶劣的网络环境下保证视频流的质量。 ### 三、MPEG-4与H.264的技术对比 虽然MPEG-4和H.264都属于视频编码标准，但它们之间存在一些关键的区别： 1. **压缩效率**：H.264通常提供比MPEG-4更好的压缩效率，在相同的视频质量和分辨率条件下，H.264所需的比特率更低。 2. **应用场景**：MPEG-4由于其灵活的对象编码特性，在交互式多媒体应用中更为常见；而H.264则因其高效率，在视频会议、流媒体服务等场景中得到了广泛应用。 3. **计算复杂度**：H.264的解码过程通常比MPEG-4更为复杂，这意味着在实时应用中可能需要更多的计算资源。 ### 四、视频压缩框架与流程 #### 视频压缩的基本框架包括以下步骤： 1. **帧内预测**：利用当前帧内的空间冗余进行预测编码。 2. **帧间预测**：利用前后帧之间的时域冗余进行预测编码。 3. **变换与量化**：将预测残差通过离散余弦变换（DCT）或其他类似的变换进行转换，然后进行量化处理，减少数据量。 4. **熵编码**：采用变长编码等技术进一步压缩数据，提高压缩效率。 ### 五、案例分析与实际应用 书中还提供了丰富的案例研究和实例，帮助读者更好地理解这些视频压缩技术如何应用于现实世界。例如，在视频监控领域，H.264的高效压缩能力使得可以在有限的存储空间内存储更多的视频资料；而在在线教育平台中，MPEG-4的交互特性可以实现更加生动的教学体验。 ### 六、未来展望 随着技术的发展，新的视频编码标准不断出现，如HEVC（H.265）、AV1等，它们旨在提供更高效率的视频压缩方案。不过，《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》这本书仍然具有很高的参考价值，对于想要深入了解视频压缩原理和技术发展历史的人来说，它是一本不可或缺的指南。 《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》深入浅出地介绍了这两种重要的视频压缩标准，并对其背后的技术原理进行了详尽的解析。无论是对于视频编码领域的初学者还是专业人士，本书都是一份宝贵的学习资源。

基于Robust Video Matting 使用Unity 实现无绿幕实时人像抠图

Video_Codec_SDK_9.0.20 (2).zip是nvidia sdk 。编译opencv时出现cuda10引起的错误，需要将nvidia sdk中的 nvcuvid.h 拷贝到 /usr/local/cuda/include/

本文档是关于视频中时间变化的分析与可视化技术的论文，主要出自Michael Rubinstein在MIT的研究成果。文中探讨了视频中时间变化的可视化问题，并提供了相应的技术和方法。以下是对文中提及的知识点的详尽解读。 文中提到了视频时间变化分析的重要性，这是计算机视觉与图像分析领域的核心问题之一。时间变化分析可以揭示视频中的非静态特征，如运动、变化等，这对于理解视频内容是至关重要的。在多个尺度下，时间变化可被分为短时和长时两种。短时变化通常以毫秒到秒为单位，可以是高速视频（如每秒104帧）捕捉到的快速动作。而长时变化则以分钟、小时、甚至年为时间单位，例如标准视频（每秒101帧）或者延时摄影（每秒10^-4帧）所记录的内容。 视频中时间变化的分析和可视化涉及去除一些干扰性的变化因素，即去除那些分散注意力的变化，例如不同时间尺度上的混合变化、光照变化以及物体的出现或消失等。另外，还有一种细微的时间变化可能因变化过于微小而难以察觉，研究者通过放大这些变化使它们变得可见。 本文介绍了一种研究视频时间变化的手段，即通过重新渲染的方式分析视频帧间的差异，以此来突出那些在原始数据中不那么明显的有趣时间信号。这种方法通常使用常规视频在自然场景下进行，并通过如下几种方法来实现： 1. 运动去噪（Motion Denoising） 2. 欧拉视频放大（Eulerian Video Magnification） 3. 基于相位的视频运动处理（Phase-based Video Motion Processing） 运动去噪的目标是去除视频中的非真实运动，即那些由于拍摄者或外界因素引入的干扰。例如，去除因相机抖动造成的震动效果，这对于高帧率拍摄的延时摄影尤其重要。运动去噪的一个应用实例是在时间延时摄影中的去噪，它通过算法来分析并去除那些短时间尺度上的不必要变化。 接下来的欧拉视频放大是一种高级技术，主要用于放大视频中难以察觉的微小变化，使其变得可见。例如，此技术可以被用来揭示视频中的生理信号，如心跳或呼吸导致的细微颜色变化。这种放大效果通常是在视频的某个特定频率上进行的，通过这种方法，研究者可以观察到视频中那些原本可能被忽略的细节。 基于相位的视频运动处理则是另一种高级技术，它利用视频中像素相位的变化来检测和放大视频中的运动，尤其适用于那些复杂场景下的细微运动检测。例如，该技术可以用来分析不同时间尺度上物体的运动轨迹，甚至在复杂背景下识别出特定运动特征。 在研究的文档中提到了未来工作的方向，包括进一步研究如何通过现有的视频技术来提高时间变化的可视化效果，以及探索该技术在个人使用方面，如家庭视频编辑和处理中的应用。 文档还提到了一些相关工作，包括视频稳定化技术和去噪相机运动，这些都是视频处理中的关键技术，它们可以提升视频质量并为时间变化分析提供更清晰的基础。 此外，文中还提到了一些特定的研究项目，比如“Seeing the Unseen in Images/Videos”，以及“Femto-Photography”和“CORNAR”这样的子领域，它们展示了通过高度创新的技术来捕捉和分析视频中不可见的时间变化。 文档还通过几个实例展示了时间变化分析的可视化结果，例如在延时摄影中捕捉到的从几个月到几年的时间尺度变化，以及经过风格化处理的视频中由于时间尺度分离而产生的“Jerkiness”效果。这些实例说明了视频时间变化分析和可视化的强大功能，它使得观察者能够在视频中发现那些通常无法察觉的细微变化。

Avpro Video是一款由RenderHeads出品的可以在Unity上安装使用的万能多平台视频播放插件,Avpro Video支持Windows,linux,ios,mac,Android等多平台万能播放。不仅可以实现基础的播放功能，还能实现进度条拖放和速率调整，播放4K视频，360度全景视频等，并对不同的平台进行了优化。

该演示展示了使用 MATLAB 和一些工具箱进行视频监控的简单程序。 特征： 1. 两种模式运行 --> 监控和回放2. 允许用户更改阈值和快照计数器以决定是否对帧进行捕捉。 局限性： 1. 使用while循环进行连续图像捕捉，因此，为了停止监控模式，用户可能需要按几次停止按钮。 使用定时器可以解决这个问题2.此版本捕获的帧保存在内存中3. ... 有关图像处理的其他示例： http://basic-eng.blogspot.com

要想在普通的 Android 系统电视盒子上使用 DS Video for Android TV 版，需要附件里的这个 apk 和 群晖官网下载中心下载的那个 apk 这两个都安装上才可以。DSvideo_launcher

出自Github chris1111 Support Graphics Intel HD 3000. Support: GeForce 5xx, 4xx, 2xx, 8600M(GT)/8800M(GT), 9400M/9600M(GT), 320M/330M Support AMD/ATI Radeon HD 5xxx and 6xxx series (Without having full QE/CI) 官方仓库地址：https://github.com/chris1111/Legacy-Video-patch 已经停更，相当于做镜像了

Xilinx的SDK自带的lwip_echo例程，直接应用到板子上会出现反复重连的现象，这个版本修复了这个bug。如果依然有疑问，可以直接参考我的专栏https://www.bilibili.com/read/cv5173176