视频大小怎么计算?视频码率是什么,构成视频清晰度的核心要素!
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视频大小怎么计算?视频码率是什么,构成视频清晰度的核心要素!
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/ntrybw/article/details/145789757
视频码率是衡量视频数据传输或处理的重要指标,它直接影响视频的画质、文件大小和传输效率。本文将详细介绍视频码率的概念、影响因素以及如何通过码率计算视频文件大小。
1. 视频码率的含义
视频码率(Bitrate)是衡量视频数据在单位时间内传输或处理的数据量,通常以比特每秒(bps)为单位(如 Kbps、Mbps)。它直接决定了视频的画质、文件大小和传输效率。
影响码率的因素
- 分辨率:分辨率越高(如4K vs 1080P),所需码率越高。
- 帧率(FPS):高帧率(如60fps)需要更高码率。
- 编码格式:
- H.264(AVC)、H.265(HEVC)、AV1 等编码器的压缩效率不同。
(例如:H.265 比 H.264 节省约50%码率)
- 画面复杂度:
- 动态场景(如体育比赛)需要更高码率;静态画面(如演讲)可降低码率。
- 压缩参数:
- 恒定码率(CBR) vs 动态码率(VBR):VBR 根据画面复杂度动态调整码率,更高效。
2. 通过码率计算文件大小
核心公式:
- 文件大小 = 码率 × 时长 / 8。
- 码率 = 分辨率 × 位深 × 帧率 ÷ 1024 ÷ 1024
分辨率:如 1920×1080(1080P)。
比特深度:通常为8bit(普通视频)或10bit(HDR/专业视频)。
压缩效率:根据编码格式和经验值(见下表)。
3. 实操计算
以索马里地平线为例子,计算视频大小
我们计算出来时227MB左右,然后我们看一下实际大小多少?
其实总体还是对的,大小差不多。
4. 动态复杂度(Motion Complexity)
- 定义:画面中物体运动速度和场景变化幅度。
- 影响:动态越复杂,需更高码率避免模糊或块状伪影。
- 高动态场景:体育比赛、动作电影 → 码率需提高20%-50%。
- 低动态场景:静态演讲、PPT录屏 → 可降低码率。
5. 比特深度与色彩空间(Bit Depth & Color Space)
- 定义:
- 比特深度:每个颜色通道的位数(如8bit、10bit)。
- 色彩空间:如SDR(标准动态范围)、HDR(高动态范围)。
- 影响:
- 10bit视频比8bit多33%数据量 → 码率需提高约20%。
- HDR(如BT.2020)比SDR(BT.709)色彩范围更广 → 码率需求更高。
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