视频原理一视频、图像的基本概念
像素
像素是图像的基本单元，一个个像素就组成了图像，你可以认为像素就是图像中的一个点，那么一张图像中有多少个像素呢，那么接下来就引申出了另外一个非常重要的概念-分辨率
分辨率
图像的分辨率是指图像的尺寸或大小，我们一般用像素个数来表示图像的尺寸，比如说一张 1920x1080 的图像，前者 1920 指的是该图像的宽度方向上有 1920 个像素点，而后者 1080 指的是图像的高度方向上有 1080 个像素点。
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有我们比较熟悉的 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
首先像素就只是一个带有颜色的小块。
其次 图像的分辨率越高，图像就越清晰
准确的来说，第二句话不是那么准确，因为对于原始图像，确实是分辨率越高，图像越清晰，但是我们通常看到的图片一般是经过后期处理的，比如放大缩小，或者磨皮美颜。经过处理过后的图像，尤其是放大之后的图像，分辨率很高，但是它并没有很清晰
这是因为放大的图像是通过“插值”处理得到的，而插值的像素是使用邻近像素经过插值算法计算得到的，跟实际相机拍摄的像素是不一样的，相当于“脑补”出来的像素值。因此，放大的图像还是会存在偏差，表现出来就是会模糊。我们会在之后的课程中来具体聊聊这个过程是怎么做的。总之，我们不能简单地认为分辨率数值越高的图像就越清晰
刚才我们在前面还提到，像素就是一个带有颜色的小块，那这个小块到底是怎么组成的呢？接下来就说说RGB 图像像素和位深的概念。
位深
一般来说，我们看到的彩色图像中，都有三个通道，这三个通道就是 R、G、B 通道。简单来说就是，彩色图像中的像素是有三个颜色值的，分别是红、绿、蓝三个值。也就是说我们看到的那个带有颜色的块其实是由 R、G、B 三个值组成的（有的时候还会有 Alpha 值，代表透明度，我们这里不展开讨论）。
通常 R、G、B 各占 8 个位，也就是一个字节。8 个位能表示 256 种颜色值，那 3 个通道的话就是 256 的 3 次方个颜色值，总共是 1677 万种颜色。我们称这种图像是 8bit 图像，而这个 8bit 就是位深。我们可以看到，位深越大，我们能够表示的颜色值就越多。因此，图像就可以更精确地展示你拍摄的真实世界。
比如现在有 10bit 图像和 12bit 图像，8bit 图像的每一个像素需要占用 3x8 总共 24 个位，3 个字节，同理 10bit、12bit 就会占用更多。所以，图像的位深越大，需要的存储空间就会越大，传输这张图像使用的流量就会越多。目前我们大多数情况下看到的图像以及视频还是 8bit 位深的。
Stride
接下来我们来看一个特别的概念——Stride。这个 Stride 不是图像本身的属性，但是视频开发者经常会碰到，也是经常会出问题的一个东西。我们团队在工作中就多次遇到过由于客户没有处理好这个东西，从而导致播放的图像出现“花屏”的情况。
Stride 也可以称之为跨距，是图像存储的时候有的一个概念。它指的是图像存储时内存中每行像素所占用的空间。你可能会问，一张图像的分辨率确定了，那一行的像素值不就确定了吗？为什么还需要跨距这个东西呢？其实，为了能够快速读取一行像素，我们一般会对内存中的图像实现内存对齐，比如 16 字节对齐。举个例子，我们现在有一张 RGB 图像，分辨率是 1278x720。
我们将它存储在内存当中，一行像素需要 1278x3=3834 个字节，3834 除以 16 无法整除。因此，没有 16 字节对齐。所以如果需要对齐的话，我们需要在 3834 个字节后面填充 6 个字节，也就是 3840 个字节做 16 字节对齐，这样这幅图像的 Stride 就是 3840 了。如下图所示：
以上就是图像的基本概念，接下来我们来讲讲视频的一些基本概念。前面我们说到，视频是由一系列图像组成的，即“连续”的一帧帧图像就可以组成视频。
但事实上，视频中的图像并不是真正意义上的连续。也就是说，在 1 秒钟之内，图像的数量是有限的。只是当数量达到一定值之后，人的眼睛的灵敏度就察觉不出来了，看起来就是连续的视频了。这个 1 秒钟内图像的数量就是帧率。据研究表明，一般帧率达到 10～12 帧每秒，人眼就会认为是流畅的了。当然，可能会有个体差异。
通常，我们在电影院看的电影帧率一般是 24fps（帧每秒），监控行业常用 25fps，而我们声网常用的帧率有 15fps、24fps 和 30fps。你可以根据自己的使用场景来具体设定你想使用的帧率值。选择帧率的时候还需要考虑设备处理性能的问题，尤其是实时视频通话场景。帧率高，代表着每秒钟处理的图像数量会很高，从而需要的设备性能就比较高。
如果是含有多个图像处理过程，比如人脸识别、美颜等算法的时候，就更需要考虑帧率大小和设备性能的问题。同样，也要考虑带宽流量的问题。帧率越大，流量也会越多，对带宽的要求也会越高。
码率
我们已经知道，视频的帧率越高，1 秒钟内的图像数据量就会越大。通常我们存储视频的时候需要对图像进行压缩之后再存储，否则视频会非常大。
那么压缩之后的视频一般如何描述它的大小呢？一般对于一个视频文件，我们直接看视频的大小就可以了。但是在实时通信或者直播的时候，视频是视频流的形式，我们怎么衡量呢？这就涉及到我接下来要介绍的概念——码率。
码率是指视频在单位时间内的数据量的大小，一般是 1 秒钟内的数据量，其单位一般是 Kb/s 或者 Mb/s。通常，我们用压缩工具压缩同一个原始视频的时候，码率越高，图像的失真就会越小，视频画面就会越清晰。但同时，码率越高，存储时占用的内存空间就会越大，传输时使用的流量就会越多。
那么同一个原始视频被压缩之后，真的是码率越高，清晰度就越高吗？其实准确来说的话，不是。因为视频的压缩是一个非常复杂的过程，事实上，视频压缩之后的清晰度还跟压缩时选用的压缩算法，以及压缩时使用的压缩速度有关。压缩算法越先进，压缩率就会越高，码率自然就会越小。压缩速度越慢，压缩的时候压缩算法就会越精细，最后压缩率也会有提高，相同的清晰度码率也会更小。所以，并不是码率越高，清晰度就会越高。
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