HLVC 项目使用教程

HLVC 项目使用教程

HLVC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hl/HLVC

1. 项目目录结构及介绍

HLVC 项目的目录结构如下：

HLVC/
├── CNN_img.py
├── Compare_select.py
├── HLVC_layer2_B-frame.py
├── HLVC_layer2_B-frame_decoder.py
├── HLVC_layer2_P-frame.py
├── HLVC_layer2_P-frame_decoder.py
├── HLVC_layer3_BP-frame.py
├── HLVC_layer3_BP-frame_decoder.py
├── HLVC_layer3_P-frame.py
├── HLVC_layer3_P-frame_decoder.py
├── HLVC_video_decoder.py
├── HLVC_video_fast.py
├── HLVC_video_slow.py
├── LICENSE
├── MC_network.py
├── README.md
├── WRQE.py
├── cell.py
├── enh_networks.py
├── gauss.py
├── motion.py
├── ms_ssim_np.py
├── my_ssim.py
├── resnet.py
└── Figures/
    └── ...

目录结构介绍

• CNN_img.py, Compare_select.py, MC_network.py, WRQE.py, cell.py, enh_networks.py, gauss.py, motion.py, ms_ssim_np.py, my_ssim.py, resnet.py: 这些文件包含了项目中使用的各种网络和算法实现。
• HLVC_layer2_B-frame.py, HLVC_layer2_B-frame_decoder.py, HLVC_layer2_P-frame.py, HLVC_layer2_P-frame_decoder.py, HLVC_layer3_BP-frame.py, HLVC_layer3_BP-frame_decoder.py, HLVC_layer3_P-frame.py, HLVC_layer3_P-frame_decoder.py: 这些文件分别对应不同层次的视频帧压缩和解压缩实现。
• HLVC_video_decoder.py, HLVC_video_fast.py, HLVC_video_slow.py: 这些文件用于视频序列的压缩和解压缩。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• Figures/: 包含项目中使用的图表和示例图片。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 HLVC_video_fast.py 和 HLVC_video_slow.py。这两个文件分别用于快速和慢速的视频压缩。

HLVC_video_fast.py

该文件用于快速压缩视频序列。使用方法如下：

python HLVC_video_fast.py --input_path path_to_input_video --output_path path_to_output_video

HLVC_video_slow.py

该文件用于慢速压缩视频序列，适用于需要更高压缩质量的场景。使用方法如下：

python HLVC_video_slow.py --input_path path_to_input_video --output_path path_to_output_video

3. 项目配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数来配置压缩参数。例如，在 HLVC_layer2_P-frame.py 中，可以通过 --mode 参数选择 PSNR 或 MS-SSIM 优化模型，通过 --l 参数设置 lambda 值。

示例配置

python HLVC_layer2_P-frame.py --ref f001_com.png --raw f006.png --com f006_com.png --bin f006.bin --mode PSNR --l 4096

以上命令将使用 PSNR 优化模型，并设置 lambda 值为 4096 来压缩 f006.png 帧。

通过这些配置，用户可以根据需求调整压缩质量和速度。

HLVC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hl/HLVC