void Analysis::compressIntraCU(const CUData& parentCTU, const CUGeom& cuGeom, uint32_t& zOrder) { uint32_t depth = cuGeom.depth;//geometric CU几何结构 ModeDepth& md = m_modeDepth[depth]; md.bestMode = NULL; bool mightSplit = !(cuGeom.flags &am

HEVC帧内预测的35中预测模式是在PU基础上定义的,实际帧内预测的过程则以TU为单位.PU以四叉树划分TU,一个PU内所有TU共享同一种预测模式.帧内预测分3个步骤: (1) 判断当前TU相邻像素点是否可用并做相应的处理 (2) 对参考像素进行滤波 (3) 根据滤波后的参考像素计算当前TU的预测像素值. HM-16.7中fillReferenceSamples()主要实现第一个步骤,真正进行帧内预测之前,使用重建后的Yuv图像对当前PU的相邻样点进行赋值,为接下来进行的角度预测提供参考样点值,

HEVC中一共定义了35中帧内编码预测模式,编号分别以0-34定义.其中模式0定义为平面模式(INTRA_PLANAR),模式1定义为均值模式(INTRA_DC),模式2~34定义为角度预测模式(INTRA_ANGULAR2~INTRA_ANGULAR34),分别代表了不同的角度. 最简单的Intra_DC模式,DC模式适用于大面积平摊区域,当前预测值可由其左侧和上方(不包含左上角,左下方和右上方)参考像素的平均值得到.该模式同角度预测模式实现在同一个函数Void TComPrediction:

为什么要有帧内预测?因为一般来说,对于一幅图像,相邻的两个像素的亮度和色度值之间经常是比较接近的,也就是颜色是逐渐变化的,不会一下子突变成完全不一样的颜色.而进行视频编码,目的就是利用这个相关性,来进行压缩. 很好理解,存储一个像素的亮度值可能需要8个bit,但是如果相邻的两个像素变化不大,我存储一个像素的原始值,以及第二个像素相对第一个像素的变化值,那么第二个值我可能用2个bit就够了,这就节约了很多的空间.而节约存储消耗的bit数,也就是节约码率,贯穿了H.264编码器的所有过程,不管是帧内

Void TEncSearch::estIntraPredQT   亮度块的帧内预测入口函数 Void TComPrediction::initAdiPatternChType 获取参考样本点并滤波 Void TComPrediction::predIntraAng    亮度块的帧内预测 Void TEncSearch::xRecurIntraCodingQT  亮度块的正式的预测操作(顺便进行了变换量化) Void TEncSearch::xIntraCodingTUBlock   (通用)

帧内预测模块大小 说明 4x4(亮度) 预测方式9种 8x8(亮度) 预测方式9种.只有high profile才有 16x16(亮度) 预测方式4种,只依赖左,上数据. 8x8(色度) 预测方式4种,只依赖左,上数据. I_PCM 不预测,直接传送图像的像素值.

1 该模式的8个预测方向与4x4帧内预测模式一样. 2 该模式只有High profile及更高的Profile的才有可能使用,Baseline.Main Profile.Preset为ultrafast时不支持,命令行参数为--8x8dct与--no-8x8dct控制是否使用,x264内部参数结构x264_param_t的成员b_transform_8x8的值控制是否使用. 1 x264_param_default函数中将b_transform_8x8设为1,即默认为使用亮度信号8x8帧内预测

H.264/AVC 提供了四种帧内预测方式:4x4 亮度块的帧内预测(Intra_4x4).16x16 亮度块的帧内预测(Intra_16x16).8x8 色度块的帧内预测(Intra_chroma),以及PCM 的预测方式(I_PCM). (1)4x4 亮度块的帧内预测(9种) (2)16x16 亮度块的帧内预测(4种) (3)8x8 色度块的帧内预测

帧内预测:根据经过反量化和反变换(没有进行去块效应)之后的同一条带内的块进行预测. A.4x4亮度块预测: 用到的像素和预测方向如图: a~f是4x4块中要预测的像素值,A~Q是临块中解码后的参考值.0~8是4x4的亮度块的9个预测方向(模式).当E~H不可得时,用D代替. A~Q在下面情况下不可用: >不在当前图像或条带:在该4x4块之前还没有被编码:位于帧间编码宏块,且constrained_intra_pred为1: 对于9个预测模式,简述如下: >模式0:垂直模式,条件:A~D可用.

1 本文词汇约定 宏块:H264编码基本单元,16x16像素(或采样)构成 块:   由8x8像素(或采样)构成的单位 子块:   由4x4像素(或采样)构成的单位 2 帧内亮度预测模式 H264规范中,宏块有4种帧内亮度预测模式,模式编号为0,1,2,3;块与子块分别有9种帧内亮度预测模式,模式编号从0至9,即0,1,2,.......,8.具体不细说了,可查H264标准.下文以子块为例说明其亮度预测模式如何编码进码流中的. 3 子块亮度预测模式编码的句法元素 prev_intra4x4_pr

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal

参考:Complexity Control of High Efficiency Video Encoders for Power-Constrained Devices <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2011 期刊   核心思想:         通过以frame为单位,限制帧内每个CU的最大depth来实现对视频序列编码复杂度的控制. 思路分析:      

帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏块,对于16x16的亮度宏块,可以分成16x16.16x8.8x16和8x8的子块进行帧间预测.对于8x8的块(亚宏块,亮度和色度),往下又可以分成8x8.8x4.4x8.4x4的子块.在运动估计中,每一种分割都需要尝试,并计算出运动搜索结果的代价,选择最小代价的分割方式进行预测编码. B.运动估计

12-8. 重新获取一个属性的原始值 问题 在实体保存到数据库之前,你想重新获取属性的原始值 解决方案 假设你有一个模型 (见 Figure 12-11) 表示一个员工( Employee),包含工资(salary)属性. 你有一个业务规则,规定一个员工的工资增长不能超过10%.在一个实体保存到数据库之前,你想验证这条规则,拿新的工资与原来的工资比较,看是否超过10%. Figure 12-11. An Employee entity with the employee’s salary 为核实

问题 不管你用DBFirst,ModelFirst或是CodeFirst的方式,你想用实体键获取一个单独的实体.在本例中,我们用CodeFirst的方式. 解决方案 假设你有一个模型表示一个Painting(绘画)类型的实体,如Figure 13-2所示: Figure 13-2. The Painting entity type in our model 在代码In Listing 13-2,我们创建实体类Painting. public class Painting { public str

python 获取一个列表有多少连续列表 例如 有列表 [1,2,3] 那么连续列表就是 [1,2],[2,3],[1,2,3] 程序实现如下: 运行结果:

之前写过 <从H264码流中获取视频宽高 (SPS帧)> . 但发现很多局限性,而且有时解出来是错误的. 所以重新去研究了. 用了 官方提供的代码库来解析. 花了点时间,从代码库里单独把解析SPS的代码提取出来,写成函数. <最权威的从H264码流中,解析出最全的SPS信息. 包括宽高等> 欢迎大家下载,指导查看. 使用说明: 使用说明:1. 在使用的CPP中包含ProcessSPS.h2. 参考使用代码DataPartition *dp = AllocPartition(1);s

 转载请注明 http://www.cnblogs.com/juandx/p/5418204.html openstack有3个库,nova,neutron,keystone,我现在需要做的是跨库联表查询虚机的信息 获取一个虚机的floating_ip, fix_ip, project_name, user_name, hostname, host (不知道在instances表中host和node有什么区别) select j.floating_ip_address as floating_i

Ext.define('TestViewModel', { extend: 'Ext.app.ViewModel', alias: 'viewmodel.test', // connects to viewModel/type below constructor: function(config){ //这里可以看出实例化了几次的 model console.log(config); this.callParent(config); }, data: { firstName: 'John', l

获取一个数组: $awardid_list=pdo_fetchall('select id from '.tablename($this->table_award)); 这是微擎的写法哈,意思就是查询一组字段为id的数据: 二维数组如图: