标签：自带 dex 人工智能 运营 就是 发展 压缩 总监 音视频
随着5G时代的到来，音视频领域将会大放异彩。
5G让所有人兴奋，用户期待，因为5G网络更快更稳定延迟更低。运营商和上下游产业也期待，大家都想在5G时代分一杯羹。
近几年抖音快手B站等App的火热，已经说明问题了。随着WiFi设施的全面普及，流量费用的进一步下降，使得我们随时随地刷视频成为了可能。回想起我大学时代，那个时候流量很贵，贵到什么程度呢？1M流量要10块钱！大家想一想，1M流量10块钱，1G流量1万块钱，你还敢用4G刷视频么？4G时代，大家刷短视频，5G时代，大家刷长视频。基于这个判断，音视频相关技术是未来几年的热点，除了抖音快手，新的现象级客户端有可能会出现。
作为移动开发人员，如何跟上热点学习音视频技术呢？
今天主要介绍视频入门基础知识
好了，刚才说了图像，现在，我们开始说视频。所谓视频，大家从小就看动画，都知道视频是怎么来的吧？没错，大量的图片连续起来，就是视频。
衡量视频，又是用的什么指标参数呢？最主要的一个，就是帧率（Frame Rate）。在视频中，一个帧（Frame）就是指一幅静止的画面。帧率，就是指视频每秒钟包括的画面数量（FPS，Frame per second）。
帧率越高，视频就越逼真、越流畅。
有了视频之后，就涉及到两个问题：
一个是存储；
二个是传输。
而之所以会有视频编码，关键就在于此：一个视频，如果未经编码，它的体积是非常庞大的。
以一个分辨率1920×1280，帧率30的视频为例：
共：1920×1280=2,073,600（Pixels 像素），每个像素点是24bit（前面算过的哦）；
也就是：每幅图片2073600×24=49766400 bit，8 bit（位）=1 byte（字节）；
所以：49766400bit=6220800byte≈6.22MB。
这是一幅1920×1280图片的原始大小，再乘以帧率30。
也就是说：每秒视频的大小是186.6MB，每分钟大约是11GB，一部90分钟的电影，约是1000GB。。。
吓尿了吧？就算你现在电脑硬盘是4TB的（实际也就3600GB），也放不下几部大姐姐啊！不仅要存储，还要传输，不然视频从哪来呢？如果按照100M的网速（12.5MB/s），下刚才那部电影，需要22个小时。。。再次崩溃。。。
正因为如此，屌丝工程师们就提出了，必须对视频进行编码。
编码：就是按指定的方法，将信息从一种形式（格式），转换成另一种形式（格式）。视频编码：就是将一种视频格式，转换成另一种视频格式。
编码的终极目的，说白了，就是为了压缩。各种五花八门的视频编码方式，都是为了让视频变得体积更小，有利于存储和传输。
我们先来看看，视频从录制到播放的整个过程，如下：
首先是视频采集。通常我们会使用摄像机、摄像头进行视频采集。限于篇幅，我就不打算和大家解释CCD成像原理了。
采集了视频数据之后，就要进行模数转换，将模拟信号变成数字信号。其实现在很多都是摄像机（摄像头）直接输出数字信号。信号输出之后，还要进行预处理，将RGB信号变成YUV信号。
前面我们介绍了RGB信号，那什么是YUV信号呢？
简单来说，YUV就是另外一种颜色数字化表示方式。视频通信系统之所以要采用YUV，而不是RGB，主要是因为RGB信号不利于压缩。在YUV这种方式里面，加入了亮度这一概念。在最近十年中，视频工程师发现，眼睛对于亮和暗的分辨要比对颜色的分辨更精细一些，也就是说，人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。
所以，工程师认为，在我们的视频存储中，没有必要存储全部颜色信号。我们可以把更多带宽留给黑—白信号（被称作“亮度”），将稍少的带宽留给彩色信号（被称作“色度”）。于是，就有了YUV。
YUV里面的“Y”，就是亮度（Luma），“U”和“V”则是色度（Chroma）。
大家偶尔会见到的Y‘CbCr，也称为YUV，是YUV的压缩版本，不同之处在于Y‘CbCr用于数字图像领域，YUV用于模拟信号领域，MPEG、DVD、摄像机中常说的YUV其实就是Y‘CbCr。
▲ YUV（Y‘CbCr）是如何形成图像的
YUV码流的存储格式其实与其采样的方式密切相关。（采样，就是捕捉数据）
主流的采样方式有三种：
1）YUV4:4:4；
2）YUV4:2:2；
3）YUV4:2:0。
具体解释起来有点繁琐，大家只需记住，通常用的是YUV4:2:0的采样方式，能获得1/2的压缩率。
这些预处理做完之后，就是正式的编码了。
<meta charset="utf-8">
前面我们说了，编码就是为了压缩。要实现压缩，就要设计各种算法，将视频数据中的冗余信息去除。当你面对一张图片，或者一段视频的时候，你想一想，如果是你，你会如何进行压缩呢？
▲ 对于新垣女神，我一bit也不舍得压缩…
我觉得，首先你想到的，应该是找规律。是的，寻找像素之间的相关性，还有不同时间的图像帧之间，它们的相关性。
举个例子：如果一幅图（1920×1080分辨率），全是红色的，我有没有必要说2073600次[255,0,0]？我只要说一次[255,0,0]，然后再说2073599次“同上”。
如果一段1分钟的视频，有十几秒画面是不动的，或者，有80%的图像面积，整个过程都是不变（不动）的。那么，是不是这块存储开销，就可以节约掉了？
▲ 以上图为例，只有部分元素在动，大部分是不动的
是的，所谓编码算法，就是寻找规律，构建模型。谁能找到更精准的规律，建立更高效的模型，谁就是厉害的算法。
通常来说，视频里面的冗余信息包括：
视频编码技术优先消除的目标，就是空间冗余和时间冗余。
接下来，就和大家介绍一下，究竟是采用什么样的办法，才能干掉它们。以下内容稍微有点高能，不过我相信大家耐心一些还是可以看懂的。
视频是由不同的帧画面连续播放形成的。
这些帧，主要分为三类，分别是：
1）I帧；
2）B帧；
3）P帧。
I帧：是自带全部信息的独立帧，是最完整的画面（占用的空间最大），无需参考其它图像便可独立进行解码。视频序列中的第一个帧，始终都是I帧。
P帧：“帧间预测编码帧”，需要参考前面的I帧和/或P帧的不同部分，才能进行编码。P帧对前面的P和I参考帧有依赖性。但是，P帧压缩率比较高，占用的空间较小。
▲ P帧
B帧：“双向预测编码帧”，以前帧后帧作为参考帧。不仅参考前面，还参考后面的帧，所以，它的压缩率最高，可以达到200:1。不过，因为依赖后面的帧，所以不适合实时传输（例如视频会议）。
▲ B帧
通过对帧的分类处理，可以大幅压缩视频的大小。毕竟，要处理的对象，大幅减少了（从整个图像，变成图像中的一个区域）。
如果从视频码流中抓一个包，也可以看到I帧的信息，如下：
我们来通过一个例子看一下。
这有两个帧：
好像是一样的？
不对，我做个GIF动图，就能看出来，是不一样的：
人在动，背景是没有在动的。
第一帧是I帧，第二帧是P帧。两个帧之间的差值，就是如下：
也就是说，图中的部分像素，进行了移动。移动轨迹如下：
这个，就是运动估计和补偿。
当然了，如果总是按照像素来算，数据量会比较大，所以，一般都是把图像切割为不同的“块（Block）”或“宏块（MacroBlock）”，对它们进行计算。一个宏块一般为16像素×16像素。
▲ 将图片切割为宏块
好了，我来梳理一下。
对I帧的处理，是采用帧内编码方式，只利用本帧图像内的空间相关性。对P帧的处理，采用帧间编码（前向运动估计），同时利用空间和时间上的相关性。简单来说，采用运动补偿(motion compensation)算法来去掉冗余信息。
需要特别注意，I帧（帧内编码），虽然只有空间相关性，但整个编码过程也不简单。
如上图所示，整个帧内编码，还要经过DCT（离散余弦变换）、量化、编码等多个过程。限于篇幅，加之较为复杂，今天就放弃解释了。
那么，视频经过编码解码之后，如何衡量和评价编解码的效果呢？
一般来说，分为客观评价和主观评价。客观评价，就是拿数字来说话。例如计算“信噪比/峰值信噪比”。
信噪比的计算，我就不介绍了，丢个公式，有空可以自己慢慢研究...
除了客观评价，就是主观评价了。主观评价，就是用人的主观感知直接测量，额，说人话就是——“好不好看我说了算”。
学习分享
音视频，人工智能，这些是未来没办法阻挡的发展大趋势。我在猎聘网上看那些招聘岗位，要求精通NDK的薪资都在30-60K。追求高薪岗位的小伙伴，NDK开发一定要掌握并且去深挖。
题外话，虽然我在大厂工作多年，但也指导过不少同行。深知学习分享的重要性。
当程序员容易，当一个优秀的程序员是需要不断学习的，从初级程序员到高级程序员，从初级架构师到资深架构师，或者走向管理，从技术经理到技术总监，每个阶段都需要掌握不同的能力。早早确定自己的职业方向，才能在工作和能力提升中甩开同龄人。
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