Lossless264

X264码率控制模式分为：CQP模式，ABR模式，VBR模式，CBR模式，CRF模式，lossless模式。 CQR模式： ----对I P B帧使用恒定的QP; ----使用qp确定P帧的QP，ipratio确定I帧的QP，pbratio确定B帧的QP; ----只是用1 pass编码，二次编码没用 ----支持CRF模式的老式的码率控制模式已经过时了 ----产生1 PASS编码的log文件没

Encoder h264_nvenc [NVIDIA NVENC H.264 encoder]: General capabilities: delay Threading capabilities: none Supported pixel formats: yuv420p nv12 p010le yuv444p yuv444p16le bgr0 rgb0 cuda h

编解码的必要性 1.为什么要压缩 节省传输带宽；编码可以将数据进行压缩，减少传输资源浪费。 节省存储空间：当显示器正在播放一个1280*720视频，帧率是25，那么一秒所产生正常的数据大小为：1280*720(位像素)*25(张) / 8(1字节8位)(结果:B) / 1024(结果:KB) / 1024 (结果:MB) = 2.75MB，一般场景没必要这么大资源。 2.可以压缩什么信息 简单来说

x264_param_default_preset（）源码分析 https://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/50974880 x264的一些参数设置对编码效率的影响 https://www.cnblogs.com/wainiwann/p/5647521.html 本人使用x264主要想调整的参数， 第一，profile，也就是使用baseline还是

参考博文 H264标准协议基础2 分析264协议中sps、pps的rbsp编码解码过程 Created with Raphaël 2.3.0 decode_one_frame read_new_slice current_header == EOS? End GetAnnexbNALU CheckZeroByteNonVCL/NALUtoRBSP/Parser yes no 1.sps、pps对应

原文章是台湾省的音视频前辈翻译而来，其中用到了一些词语稍微有些不同，为了更好的阅读和理解，进行了修改替换，具体如下： 位元率 —〉比特率 片子 —〉 slice 位元数 —〉比特数 资料 —〉数据 资料流 —〉数据流 视讯 —〉视频 弹性 —〉自适应 支援 —〉支持 装置 —〉设备 筛选 —〉滤波器 巨集区块 —〉宏块 动态向量 —〉运动向量 动态估算 —〉运动估计 解复用器 —〉解复用器 副文件

NVIDIA视频编码器 h264_nvenc 编码配置参数 Encoder h264_nvenc [NVIDIA NVENC H.264 encoder]: General capabilities: delay hardware Threading capabilities: none Supported pixel formats: yuv420p nv12 p010

x264帧内预测 理论      1、宏块大小是 16x16,每个宏块包含一个 16x16 大小的亮度块和两个 8x8 的色度块 2、亮度分量     对于亮度分量而言,帧内预测只针对 16x16 的块或者 4x4 的小块,换句话说,对于亮度分量而言,进行帧内预测的时候,它只能被划分为 16x16(即不进行划分)的块,或者 4x4 的小块。     2.1、16x16 亮度块         有4

我想知道我们可以在多大程度上进行无损数据压缩；我无法找到一个无损算法的在线模拟器来执行一些经验测试。我可以自己做一个，但不幸的是，我在这段时间没有足够的时间；我仍然对我的直觉感到好奇，我将解释一下。 让我们只看两种更流行的算法：

本文向大家介绍有损压缩和无损压缩之间的区别，包括了有损压缩和无损压缩之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据压缩是指将大文件缩小为较小大小的文件并可以再次将其解压缩为大文件的技术。有损压缩会将大文件恢复为原始格式，但会丢失一些数据，这是不明显的，而无损压缩会将大文件恢复为原始格式而不会丢失任何数据。 以下是有损压缩和无损压缩之间的一些重要区别。 序号 键 有损压缩 无损压缩 1 数

本文向大家介绍C#无损压缩图片，包括了C#无损压缩图片的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 话不多说，请看代码： 以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，同时也希望多多支持呐喊教程！

这些是我正在使用的当前论点： 根据:http://www.imagemagick.org/script/command-line-options.php#define 和http://www.w3.org/tr/png-filters.html null 问题： 这是无损压缩吗？如果没有，错在哪里？ 知道如何实现更好的无损压缩吗？

我正在寻找一种好的无损压缩算法，它可以非常快速地压缩/解压缩少量数据，例如0到1之间的256个浮点。我知道RLE，但也许还有更好的。 背景是我正在使用CUDA处理体积数据（例如384³浮点），而不是显式存储体积，我希望将其划分为8x4大小的块并存储压缩块。CUDA内核（每个块由8x8x4个线程组成）解压缩相应的块，对其进行处理并再次压缩。 非常感谢您的建议！

我希望使用log4j2 RollingFileAppender和定制的压缩算法（ZStd）。 目前为止支持的压缩算法似乎是FileExtension枚举（zip,gz,bz2,...）中的压缩算法，请参见https://github.com/apache/logging-log4j2/blob/efa64bfad3f67c5b5fed6b25d65ef5ca2212011b/log4j-core/

我试图找到一种压缩算法，我可以使用它来编码一个blob，只使用16个固定长度的符号（0b0000-0b1111）。 在没有任何压缩的情况下，我可以使用这16个符号对其各自的位值进行编码（例如，符号5（0b0101）对位0101进行编码，因此如果我的blob是100位长，我需要25个符号来表示它-但这样做不会提供压缩。 我认为我需要的是一个反向霍夫曼（在某种意义上，代码是固定长度的，但它代表可变长度

DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法，是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理，以及 哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法，感兴趣的读者可以查询相关资料，这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文