帧率、码率、分辨率之间的关系

帧率、码率、分辨率

 


帧率:每秒显示的图片数,影响画面的流畅度,与画面的流畅度成正比。
分辨率:决定一张图片的大小,即  width * height.
码率:把每秒显示图片进行压缩后数据量,就是码率,这样可以看出来,码率越高,即图像的失真率就越低,画面就越清晰。


下面说一下互相之间的关系:
帧率与流畅度成正比关系
分辨率与图像大小成正比关系
当分辨率一定的情况下,码率与清晰度成正比关系。
当码率一定的情况下,分辨率与清晰度成反比关系。

 

 

 

 

在这以前,还一直在纠结,当分辨率一定的时候,为什么码率的变化会影响清晰度,原来,跟图像的压缩算法、量化参数有关,终解此疑惑。

 

 

 

 

### 视频编码参数间的关系 #### 码率帧率分辨率关系 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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