VMAF-windows实现

于 2024-10-30 15:54:50 发布
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视频多方法评估工具（VMAF）是由Netflix与南加州大学，南特大学IPI / LS2N实验室以及德克萨斯大学奥斯汀分校的图像和视频工程实验室合作开发的一种客观的全参考视频质量指标。VMAF根据参考和失真的视频序列，借助机器学习和人类视觉模型来客观预测和评判视频质量。该指标可用于评估不同视频编解码器，编码器，编码设置或传输变体的质量。

github上有开源的VMAF-gui，直接通过exe启动，无需配置环境，很方便

vmaf-gui/vmaf-gui at master · ThatNerdUKnow/vmaf-gui · GitHub

richard_lst
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【Windows】FFmpeg安装教程
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VMAF笔记
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一、VMAF简介 VMAF 的全称是：Visual Multimethod Assessment Fusion，视频质量多方法评价融合。这项技术是由美国Netflix公司开发的一套主观视频质量评价体系。2016年1月，VMAF 正式开源； 官网下载地址：https://github.com/Netflix/vmaf 二、相对PSNR和SSIM的优势 根据官网介绍160606 VMAF:...
Windows编译x264、ffmpeg及vmaf
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世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
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1 VMAF是什么？ 视频多方法评估工具（VMAF）是由Netflix与南加州大学，南特大学IPI / LS2N实验室以及德克萨斯大学奥斯汀分校的图像和视频工程实验室合作开发的一种客观的全参考视频质量指标。VMAF根据参考和失真的视频序列，借助机器学习和人类视觉模型来客观预测和评判视频质量。该指标可用于评估不同视频编解码器，编码器，编码设置或传输变体的质量。 github地址： GitHub - Netflix/vmaf: Perceptual video quality assessment
关于FFmpeg VMAF 的一些记录
yinshipin007的博客
07-27 383
基于机器学习的评价指标一般用来度量长时间视频，从某个可训练的模型开始，将基于误差评价指标或基于感知评价指标结果与主观MOS分数进行比较，并对模型进行微调以使其随时间推移而改善，或是多种评价指标体系的融合，这些多种指标包括度量图像质量的指标和度量时间质量的指标，基于机器学习的评价指标有代表性的指标是视频多评估方法融合(Visual Multimethod Assessment Fusion, VMAF)。(比如说我这个视频文件是3分钟的视频，60FPS的帧率，所以总共的帧数应该是在10800左右)
StreamClarity:远程测量视频质量（SSIM，PSNR和VMAF）
05-07
流清晰度 远程测量视频质量（SSIM，PSNR和VMAF）。 在投入生产。 您的视频清晰吗？ 就像您宁愿将脚踩在清晰的流中，还是浑浊的浊流中一样，比起清晰而清晰的视频，不太可能观看模糊或有伪影的视频。 有3种常用工具可用来衡量视频质量： SIM卡 信噪比 马夫 并且它们都已按照（MOS）进行了校准。 MOS是根据对视频质量从1（低）到5（高）进行评估的人类对象测得的。 显然，使用人类受试者是一种昂贵的测试形式，因此，将自动测试校准到MOS是识别视频质量的绝妙方法。 流清晰度会做什么？ 可以在命令行上从FFMPEG运行“流清晰度”中的3个测试。 添加VMAF需要使用插件重建ffmpeg（并且在Mac上无法正常工作）。 为了简化视频质量测试，Stream Clarity是围绕FFMPEG的节点包装程序，允许对视频质量进行远程测试。 我该怎么做？ 所有3种测试都会将您的原始视频（参考）
easyVmaf:使用FFmpeg轻松计算VMAF的Python脚本。 它允许自动去隔行，缩放和同步参考和失真视频
05-10
easyVmaf 基于ffmpeg和ffprobe的Python工具，用于处理VMAF输入所需的视频预处理： 去隔行 放大/缩小 帧到帧同步 帧率适配 有关其工作原理的详细信息，请参见。 更新 使用libvmaf v2.0.0 v2.0.0可以重构vmaf模型文件。 基本上，模型现在使用定点数据类型而不是浮点数据类型。 因此，根据您使用的libvmaf版本，您可能需要修改文件： libvmaf < v2> = v2.0.0 ：使用新的vmaf_*.json与定点数据类型的模型文件： vmaf_4k_v0.6.1.json ， vmaf_v0.6.1.json ， vmaf_v0.6.1neg.json 自从libvmaf
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- 操作系统：支持 Linux、macOS 或 Windows（推荐 Linux 环境）。 - 依赖项：安装 Python（3.6+）和相关库（如NumPy、OpenCV）。 ```bash pip install numpy opencv-python ``` 2. **输入视频要求**： - 参考...
【Windows环境WebRTC部署】：H.264编解码器的挑战与解决方案
本文首先概述了WebRTC技术及其在Windows平台的构建与编译流程，接着深入探讨了将H.264编解码器集成到WebRTC时遇到的兼容性挑战、技术难题及其解决方案。文章详细分析了不同场景下WebRTC的应用，并通过案例分析展示了...
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揭秘 VMAF 视频质量评测标准
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作者：杨洋，阿里云技术专家，从事直播相关媒体处理引擎开发 背景 图像质量的衡量是个老问题，对此人们提出过很多简单可行的解决方案。例如均方误差（Mean-squared-error，MSE）、峰值信噪比（Peak-signal-to-noise-ratio，PSNR）以及结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM），这些指标最初都是被用于衡量图像质量的，随后被扩展到视频领域。 这些指标通常会用在循环用在编码内部，可用于对编码决策进行优化并估算最终编码后视频的质量。但是由于
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阿里云视频云直播转码每天都会处理大量的不同场景、不同编码格式的直播流。为了保证高画质，团队借助VMAF标准来对每路转码的效果做质量评估，然后进行反馈、调优、迭代。这么做的原因在于，像动作片、纪录片、动画片、体育赛事这些场景，影响画质的因素各不相同，基于VMAF的视频质量反馈机制，可以在保证画质的前提下，对不同的场景做针对性优化，达到画质最优、成本最低的效...
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