Замечания по разработке FFmpeg (тридцать) Анализ кадров SPS и кадров PPS в кодовом потоке H.264.
Замечания по разработке FFmpeg (тридцать) Анализ кадров SPS и кадров PPS в кодовом потоке H.264.

«2.1.1 История развития кодирования аудио и видео» в книге «Практика разработки FFmpeg: от нулевых основ к короткому видео в Интернете» представляет серию стандартов кодирования видео H.26x, среди которых H.264 до сих пор широко используется. Независимо от того, видеофайлы это или прямые трансляции в Интернете, стандарт H.264 занимает значительную долю рынка.

Причина, по которой H.264 добился большого успеха, заключается в том, что он предлагает новую концепцию и делит стандартную структуру на два уровня, а именно уровень кодирования видео (VCL) и уровень сетевой абстракции (уровень сетевой абстракции, называемый NAL). , также называемый уровнем сетевого извлечения). Уровень кодирования видео фокусируется на том, как эффективно выразить содержимое данных видео, в то время как уровень сетевой абстракции отвечает за форматирование данных и предоставление информации заголовка, чтобы видеоконтент мог адаптироваться к передаче данных в различных средах. Каждый видеокадр содержит по меньшей мере один блок NAL. Для I-кадров и P-кадров, поскольку имеется много внутренних данных, их можно разделить на несколько блоков NAL. Первый блок NAL каждого кадра начинается со стартового кода 0x00000001, указывая, что отсюда начинается новый кадр, начиная со второго блока NAL, последующие блоки NAL начинаются с 0x000001, указывая, что последующие данные являются продолжением предыдущего блока NAL; . Один байт после начального кода представляет тип текущего кадра. Существует шесть распространенных типов кадров: 0x67, значение типа 7, представляет собой кадр SPS, указывающий набор параметров последовательности. 0x68, значение типа 8, это кадр PPS, обозначающий набор параметров изображения. 0x65, значение типа — 5, что является кадром IDR, то есть изображением IDR, также называемым ключевым кадром. 0x41, значение типа 1, представляет собой SLICE-фрагментацию, указывающую P-кадр. 0x01, значение типа 1, представляет собой SLICE-фрагментацию, указывающую B-кадр. 0x06, значение типа 6, представляет собой кадр SEI, указывающий вспомогательную информацию расширения. Среди вышеупомянутых шести типов NAL первые три являются существенными и подробно описаны ниже.

1. Каркас СПС

Полное название SPS — Набор параметров последовательности, который на китайском языке называется набором параметров последовательности. SPS сохраняет характеристики видеоконтента, включая высоту видео, ширину видео, частоту кадров и т. д. Подробный формат SPS указан в стандартном протоколе H.264 (раздел 7.3.2.1 документа. Значения каждого внутреннего поля показаны на рисунке ниже).

Согласно определению поля SPS, формула расчета ширины и высоты видео выглядит следующим образом:

Язык кода:javascript
копировать
width = ((pic_width_in_mbs_minus1 +1)*16) - frame_crop_left_offset*2 - frame_crop_right_offset*2;
height= ((2 - frame_mbs_only_flag) * (pic_height_in_map_units_minus1 +1) * 16) - (frame_crop_top_offset * 2) - (frame_crop_bottom_offset * 2);

Если ширина видео и высота видео являются целыми числами, кратными 16, все четыре значения полейframe_crop_left_offset,frame_crop_right_offset,frame_crop_top_offset иframe_crop_bottom_offset равны 0, а значение поляframe_mbs_only_flag равно 1. В настоящее время формула расчета ширины и высоты видео упрощается следующим образом:

Язык кода:javascript
копировать
width = (pic_width_in_mbs_minus1+1)*16;
height = (pic_height_in_map_units_minus1+1)*16;

Помимо ширины и высоты видео, частоту кадров видео также можно рассчитать с помощью внутренних полей SPS. Формула расчета частоты кадров выглядит следующим образом:

Язык кода:javascript
копировать
fps = time_scale / num_units_in_tick;

2. Рамка ППС

Полное название PPS — «Набор параметров изображения», который на китайском языке называется «набор параметров изображения». PPS хранит параметры кодирования видеокадров, включая режим энтропийного кодирования, тип сегментации слайсов, начальные параметры квантования, параметры квантования цветности и т. д. Подробный формат PPS указан в стандартном протоколе H.264 (раздел 7.3.2.2 документа. Значения каждого внутреннего поля показаны на рисунке ниже).

3. Структура РДЭ

Полное название IDR — мгновенное обновление декодирования, что на китайском языке называется «немедленное обновление декодирования». РДЭ должен быть I-фреймом, но I-фрейм не обязательно является IDR. Как только возникает IDR, это означает очистку предыдущей последовательности и немедленную визуализацию текущего кадра IDR. В начале каждого потока H.264 будет такая последовательность: кадр SPS → кадр PPS → кадр IDR → остальная часть SLICE, причем кадры SPS, PPS и IDR должны появляться в сочетании, и они необходимы If. один отсутствует. Любой из этих кадров приведет к последующим аномалиям декодирования видеопотока.

более подробныйFFmpegИнформацию о разработке см.《Практика разработки FFmpeg: от нуля до короткого видео онлайн》книга。

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose