视频码率,帧率和分辨率的联系与区别

本文详细解释了视频码率、帧率和分辨率对视频清晰度的影响。码率决定文件大小,帧率影响画面流畅度,分辨率影响图像大小。文章还探讨了它们之间的相互作用,并通过实例进行说明。

视频码率,帧率和分辨率到底哪一个影响电影的清晰度


码率:影响体积,与体积成正比:码率越大,体积越大;码率越小,体积越小。

码率就是数据传输时单位时间传送的数据位数,一般我们用的单位是kbps即千位每秒。也就是取样率(并不等同与采样率,采样率的单位是Hz,表示每秒采样的次数),单位时间内取样率越大,精度就越高,处理出来的文件就越接近原始文件,但是文件体积与取样率是成正比的,所以几乎所有的编码格式重视的都是如何用最低的码率达到最少的失真,围绕这个核心衍生出来cbr(固定码率)与vbr(可变码率), “码率”就是失真度,码率越高越清晰,反之则画面粗糙而多马赛克。


下面是通过一个wav文件的采样率来计算码率和文件大小,通过MediaInfo工具显示的文件信息如下:

概要

完整名称                             :audio\wav\adele-rolling_in_the_deep.wav

文件格式                             : Wave

文件大小                             : 38.3 MiB

长度                                    : 3分 47秒

平均混合码率                     : 1 411 Kbps

 

音频

ID                                         : 0

文件格式                             : PCM

格式设置,Endianness      : Little

编码设置ID                          : 1

编码设置ID/提示信息         : Microsoft

长度                                      : 3分 47秒

码率                                      : 1 411.2 Kbps

声道                                     : 2声道

采样率                                 : 44.1 KHz

位深度                                 : 16位

大小                                     : 38.3 MiB (100%)

 

1.码率计算公式:

码率=采样率 x 位深度 x 声道

所以,上面文件的码率= 44.1Khz x 16位 x 2声道 = 1411.2 Kbps

 

2.文件大小 = 码率 x 时长 = 1411.2 Kbps x (3 x 60 + 47 )s = 1411.2Kbps x 227s

 =38102.4 Kb

38102.4 Kb / 1024 Kb/M = 37.2M

近似等于mediainfo工具显示的文件大小38.3M。

注:此计算公式对未压缩的wav格式文件有效,不适用于mp3等被压缩的文件。


帧率:影响画面流畅度,与画面流畅度成正比:帧率越大,画面越流畅;帧率越小,画面越有跳动感。如果码率为变量,则帧率也会影响体积,帧率越高,每秒钟经过的画面越多,需要的码率也越高,体积也越大。

帧率就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数,也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次,


分辨率:影响图像大小,与图像大小成正比:分辨率越高,图像越大;分辨率越低,图像越小。


清晰度

在码率一定的情况下,分辨率与清晰度成反比关系:分辨率越高,图像越不清晰,分辨率越低,图像越清晰。
在分辨率一定的情况下,码率与清晰度成正比关系,码率越高,图像越清晰;码率越低,图像越不清晰。

 

带宽、帧率

例如在ADSL线路上传输图像,上行带宽只有512Kbps,但要传输4路CIF分辨率的图像。按照常规,CIF分辨率建议码率是512Kbps,那么照此计算就只能传一路,降低码率势必会影响图像质量。那么为了确保图像质量,就必须降低帧率,这样一来,即便降低码率也不会影响图像质量,但在图像的连贯性上会有影响。


转自:http://blog.youkuaiyun.com/ameyume/article/details/7308504

### 视频编码参数间的关系 #### 码率帧率分辨率的关系 视频的清晰度不仅取决于分辨率,还受到码率帧率的影响。高分辨率意味着更多的细节能够被捕捉到每一帧中,但这同时也增加了数据量的需求。为了维持高质量的画面,在提高分辨率的同时也需要相应增加码率来保证足够的信息密度[^1]。 帧率决定了单位时间内展示给观众的静态图片数量,较高的帧率可以使运动场景看起来更加平滑自然。然而,随着帧率上升,每秒钟产生的图像增多,这同样会促使所需传输的数据总量增大,因此需要更高的码率支持[^2]。 #### 位深的作用 除了上述三个因素外,位深也是决定视频质量的关键要素之一。它表示每个颜色通道所能表达的颜色范围宽度,通常以比特为单位计算。更大的位深度允许更细腻的颜色过渡平滑渐变效果呈现出来,从而提升整体视觉体验的质量。不过值得注意的是,增加位深也会显著加大文件大小以及所需的带宽资源消耗[^3]。 ```python def calculate_bitrate(resolution, frame_rate, bit_depth): """ 计算理论上的最小码率需求 参数: resolution (tuple): 分辨率,形如(宽度, 高度) frame_rate (int): 帧速率(FPS) bit_depth (int): 色彩精度(Bits Per Channel) 返回: float: 所需最低平均码率(kbps) """ width, height = resolution pixel_count_per_frame = width * height bits_per_pixel = bit_depth * 3 # RGB模式下共有红绿蓝三种原色 total_bits_per_second = pixel_count_per_frame * bits_per_pixel * frame_rate / 8000 return round(total_bits_per_second, 2) print(f"Theoretical minimum bitrate required is {calculate_bitrate((1920, 1080), 30, 8)} kbps.") ```
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