视音频数据存储基本知识整理

本文介绍了视频图像的颜色分量,包括RGB到YUV的转换及其采样方式,如4:4:4、4:2:2和4:2:0。此外,还讨论了音频信号的双极性特点和WAV文件格式,包括RIFF结构、文件头和数据体格式的解析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、视频(图像)

    1、颜色分量

    原始视频信源采集后的数据为RGB格式,每一帧图像都分成红、绿、蓝3个通道,RGB三个分量分别用8bit来表示,其取值范围为0--255。

    为了将色度信号和亮度信号分开,将三基色RGB信号转成YUV信号,YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(LuminanceLuma),也就是灰度值;而“U”和“V”表示的则是色度(ChrominanceChroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色。转换关系如下:

    Y0.299R+0.587G+0.114B

    U-0.1678R-0.3313G+0.5B

    V0.5R-0.4187G-0.0813B

    在对亮度分量信号进行8比特均匀量化时,共分为256个等间隔的量化级。在数字电视显示时,为了防止信号变动造成过载,在256级上端留20级,下端留16级作为信号超越动态范围的保护带。而在对该信号进行传送时,则不用预留保护带,范围直接是0-255

    色差信号经过归一化处理后,动态范围为-0.50.5,让色差零电平对应码电平128,色差信号总共占225个量化级。在256级上端留15级,下端留16级作为信号超越动态范围的保护带。另外,要表示负数不方便,所以上抬128电平。对该信号进行传送时,则不用预留保护带,范围直接是0-255。


  2、色度采样

    人眼对彩色细节分辨率低于对亮度细节分辨率,所以为了节约带宽,将人眼敏感的亮度信号用宽带传送,人眼不敏感的色差信号用窄带传送,来保证质量。

    由于人眼对彩色信号不敏感,所以可以采用色度采样:


    简单来说,就是:

    YUV 4:4:4采样,每一个Y对应一组UV分量。

    YUV 4:2:2采样,每两个Y共用一组UV分量。 

    YUV 4:2:0采样,每四个Y共用一组UV分量。 

出现这个错误的原因是在导入seaborn包时,无法从typing模块中导入名为'Protocol'的对象。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 检查你的Python版本是否符合seaborn包的要求,如果不符合,尝试更新Python版本。 2. 检查你的环境中是否安装了typing_extensions包,如果没有安装,可以使用以下命令安装:pip install typing_extensions。 3. 如果你使用的是Python 3.8版本以下的版本,你可以尝试使用typing_extensions包来代替typing模块来解决该问题。 4. 检查你的代码是否正确导入了seaborn包,并且没有其他导入错误。 5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在你的代码中使用其他的可替代包或者更新seaborn包的版本来解决该问题。 总结: 出现ImportError: cannot import name 'Protocol' from 'typing'错误的原因可能是由于Python版本不兼容、缺少typing_extensions包或者导入错误等原因造成的。可以根据具体情况尝试上述方法来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing....](https://blog.youkuaiyun.com/yuhaix/article/details/124528628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值