x264码率控制

x264码率控制

  (2011-09-13 15:36:54)
(本文来源http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e0869690100xa7l.html,仅参考学习用)

码率控制

qp

默认:无
说明:三种可选的码率控制方法之一。设置x264使用固定量化参数模式。给定的数量将被作为P帧的量化参数,I帧和B帧的量化参数由–ipratio and –pbratio参数进一步算出。QP模式适用固定的量化参数,这意味着最终的文件大小是不可知的(可以通过一些其他方法预测)。设置为0将产出无损的输出。相同视觉质量时,QP模式产出的文件比crf模式大。QP模式将关闭自适应量化器,因为它是固定QP的。
这个选项和 –bitrate和–crf是互斥的,三者只能选一个,它们背后的原理可以看这篇文章http://blog.yikuyiku.com/index.php/archives/1901。
一般而言crf都能代替QP模式,不过QP因为完全不需要预测所以它会运行地更快些。
参见:–bitrate, –crf, –ipratio, –pbratio

bitrate

默认:无
说明:三种可选的码率控制方法之二。设置x264使用固定目标比特率模式。固定目标比特率意味着最终文件的大小是可知的,但是目标的质量是不可知的。 x264会试图让最终文件的整体码率与给定的码率相等。参数的量纲为kilobits/sec(8bit = 1byte)。
通常这个选项和–pass选项配合进行2趟编码。
这个选项和 –qp和–crf是互斥的,三者只能选一个,它们背后的原理可以看这篇文章http://blog.yikuyiku.com/index.php/archives/1901。
参见:–qp, –crf, –ratetol, –pass, –stats

crf

默认:23.0
说明:三种可选的码率控制方法之二。固定ratefactor。QP是固定量化器,bitrate是固定文件大小,crf则是固定“质量”。crf可以提供跟QP一样的视觉的质量,但是文件更小。crf的单位是ratefactor。
crf是通过降低那些“不那么重要”的帧的质量做到这一切的。“不那么重要”意思是过于耗费码率又难以用肉眼察觉的帧,比如复杂或者超高速运行的场景。省下来的码率会用在其它更有效的帧里。
crf编码比2趟编码快,因为它相当于省略了第1趟编码。所以crf的最终码率也是不可预测的。你应该根据应用场景来选择码率控制方式。
这个选项和 –qp和–crf是互斥的,三者只能选一个,它们背后的原理可以看这篇文章http://blog.yikuyiku.com/index.php/archives/1901。
参见:–qp, –bitrate

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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