当前位置: 首页 > article >正文

【面试】音视频面试

C++内存模型

H.265(HEVC)相比H.264(AVC)的核心优势

1. 压缩效率显著提升

  • 在相同画质下,H.265的码率比H.264降低约40-50%,尤其适用于4K/8K超高清场景。
  • 通过**更大的编码单元(CTU,最大支持64x64)**和更灵活的块划分(如四叉树结构),提升复杂纹理的压缩率。

2. 支持更高分辨率与色深

  • 分辨率扩展:H.265原生支持8K(8192×4320),而H.264最高仅支持4K(4096×2304)。
  • 色深提升:支持10/12位色深(H.264通常为8位),配合BT.2020广色域,增强HDR视频表现力。

3. 编码工具优化

  • 运动补偿改进:引入高级运动向量预测(AMVP)和Merge模式,减少运动估计计算量。
  • 采样自适应偏移(SAO):通过后处理技术降低块效应,提升主观画质。
  • 并行处理能力:支持Tile和WPP(波前并行处理),利用多核CPU加速编解码。

4. 应用场景适配性更强

  • 超高清流媒体:如Netflix、YouTube的4K/HDR内容普遍采用H.265。
  • 移动端传输:低码率特性节省带宽,4G/5G场景下视频通话画质更稳定。
  • VR/AR领域:高压缩率缓解全景视频的码率压力(如8K 360°视频)。

技术对比简表

特性H.265(HEVC)H.264(AVC)
压缩效率节省40-50%码率基准水平
最大分辨率8K4K
色深支持10/12位8位
编码单元CTU(64x64)MB(16x16)
并行处理Tile/WPP/Slice多级并行Slice级并行
典型码率4K@30fps约15-25Mbps同画质需25-50Mbps

建议:在带宽敏感型场景(如移动直播、视频监控)优先使用H.265;若目标设备兼容性受限(如旧款硬件),可降级为H.264。需注意H.265的专利授权成本可能高于H.264。

C2相比OMX的优势和劣势分析

优势

  1. 性能优化
    C2的Buffer管理机制采用零拷贝特性,避免了数据拷贝带来的性能损耗,在编解码场景下显著提升效率。

  2. 架构灵活性
    C2的组件设计更模块化,支持动态加载和配置,便于扩展新功能(如HDR、低延迟编码),而OMX需通过静态接口适配。

  3. 优先级与兼容性
    从Android Q开始,C2在音频处理中默认优先级高于OMX,且可通过系统属性(如debug.stagefright.ccodec)动态切换框架,适配性更强。

  4. 硬件对接标准化
    C2通过HIDL接口与硬件交互,统一了厂商实现标准,降低了芯片层适配复杂度;OMX依赖厂商自定义的OpenMAX扩展,碎片化严重。

  5. 状态机简化
    C2的MediaCodec状态机设计更简洁,减少冗余状态切换(如Flushed/Running),提升流程控制效率。

劣势

  1. 兼容性过渡问题
    部分旧设备或编解码器仅支持OMX,需通过系统降级或双框架共存实现兼容,增加了维护成本。

  2. 开发复杂度
    C2的HIDL接口和组件化设计对开发者学习成本较高,而OMX因长期使用已有成熟工具链和文档支持。

  3. 功能覆盖不足
    早期C2版本对某些高级功能(如多路并行编解码)支持有限,OMX因历史积累在复杂场景中更稳定。

对比总结

维度C2(Codec2)OMX(OpenMAX)
性能零拷贝机制,内存效率更高数据拷贝频繁,易产生性能瓶颈
扩展性动态组件加载,支持新功能快速集成接口固化,扩展依赖厂商定制
系统支持Android 10+ 主推框架,未来演进方向Android 12后逐步弃用
硬件适配统一HIDL标准,降低厂商适配成本依赖厂商OMX IL实现,碎片化严重
开发难度需掌握HIDL和组件化设计,初期门槛高成熟工具链,文档丰富
适用场景高性能需求、新设备、标准化硬件旧设备兼容、复杂功能场景

建议:新项目应优先采用C2框架以利用其性能与扩展性,同时通过MediaCodecgetCanonicalName()检查编解码器支持情况。遗留系统可结合OMXCodec过渡,逐步迁移至C2。

相关文章:

【面试】音视频面试

C内存模型 H.265(HEVC)相比H.264(AVC)的核心优势 1. 压缩效率显著提升 在相同画质下,H.265的码率比H.264降低约40-50%,尤其适用于4K/8K超高清场景。通过**更大的编码单元(CTU,最大…...

性能优化 - 案例篇:缓冲区

文章目录 Pre1. 引言2. 缓冲概念与类比3. Java I/O 中的缓冲实现3.1 FileReader vs BufferedReader:装饰者模式设计3.2 BufferedInputStream 源码剖析3.2.1 缓冲区大小的权衡与默认值 4. 异步日志中的缓冲:Logback 异步日志原理与配置要点4.1 Logback 异…...

Java编程之建造者模式

建造者模式(Builder Pattern)是一种创建型设计模式,它将一个复杂对象的构建与表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。这种模式允许你分步骤构建一个复杂对象,并且可以在构建过程中进行不同的配置。 模式的核…...

基于TI DSP控制的光伏逆变器最大功率跟踪mppt

基于TI DSP(如TMS320F28335)控制的光伏逆变器最大功率跟踪(MPPT)程序通常涉及以下几个关键部分:硬件电路设计、MPPT算法实现、以及DSP的编程。以下是基于TI DSP的光伏逆变器MPPT程序的一个示例,主要采用扰动…...

Python玩转自动驾驶仿真数据生成:打造你的智能“路测场”

Python玩转自动驾驶仿真数据生成:打造你的智能“路测场” 说到自动驾驶,很多人第一时间想到的是那些造车新势力、激光雷达、传感器、深度学习模型……确实,这些都是自动驾驶的核心硬核。但我今天想和你聊聊一个“幕后功臣”——仿真数据生成。没错,自动驾驶离不开大数据,更…...

从测试角度看待CI/CD,敏捷开发

什么是敏捷开发? 是在高强度反馈的情况下,短周期,不断的迭代产品,满足用户需求,抢占更多的市场 敏捷开发是什么? 是一种产品快速迭代的情况下,降低出错的概率,具体会落实到公司的…...

agent mode 代理模式,整体要求,系统要求, 系统指令

1. 起因, 目的: 我发现很多时候,我在重复我的要求。很烦。决定把一些过程记录下来,提取一下。 2. 先看效果 无。 3. 过程: 要求: 这2个文件,是我与 AI 聊天的一些过程记录。 请阅读这2个文件,帮我提取出一些共同…...

ES101系列07 | 分布式系统和分页

本篇文章主要讲解 ElasticSearch 中分布式系统的概念,包括节点、分片和并发控制等,同时还会提到分页遍历和深度遍历问题的解决方案。 节点 节点是一个 ElasticSearch 示例 其本质就是一个 Java 进程一个机器上可以运行多个示例但生产环境推荐只运行一个…...

Spring AI Advisor机制

Spring AI Advisors 是 Spring AI 框架中用于拦截和增强 AI 交互的核心组件,其设计灵感类似于 WebFilter,通过链式调用实现对请求和响应的处理5。以下是关键特性与实现细节: 核心功能 ‌1. 请求/响应拦截‌ 通过 AroundAdvisor 接口动态修…...

Vue3 + Vite:我的 Qiankun 微前端主子应用实践指南

前言 实践文章指南 vue微前端qiankun框架学习到项目实战,基座登录动态菜单及权限控制>>>>实战指南:Vue 2基座 Vue 3 Vite TypeScript微前端架构实现动态菜单与登录共享>>>>构建安全的Vue前后端分离架构:利用长Token与短Tok…...

使用ArcPy生成地图系列

设置地图布局 在生成地图系列之前,需要先设置地图布局。这包括定义地图的页面大小、地图框的位置和大小、标题、图例等元素。ArcPy提供了arcpy.mp.ArcGISProject方法来加载ArcGIS Pro项目文件(.aprx),并操作其中的地图布局。 Py…...

日语输入法怎么使用罗马字布局怎么安装日语输入法

今天帮客户安装日语输入法的时候遇到了一个纠结半天的问题,客户一直反馈说这个输入法不对,并不是他要的功能。他只需要罗马字的布局,而不是打出来字的假名。 片假名、平假名,就好像英文26个字母,用于组成日文单词。两…...

U盘挂载Linux

在 只能使用 Telnet 的情况下,如果希望通过 U盘 传输文件到 Linux 系统,可以按照以下步骤操作: 📌 前提条件 U盘已插入 Linux 主机的 USB 接口。Linux 主机支持自动挂载 U盘(大多数现代发行版默认支持)。T…...

数据结构:栈(Stack)和堆(Heap)

目录 内存(Memory)基础 程序是如何利用主存的? 🎯 静态内存分配 vs 动态内存分配 栈(stack) 程序执行过程与栈帧变化 堆(Heap) 程序运行时的主存布局 内存(Memo…...

用 Vue 做一个轻量离线的“待办清单 + 情绪打卡”小工具

网罗开发 (小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是 展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等…...

3D Gaussian splatting 05: 代码阅读-训练整体流程

目录 3D Gaussian splatting 01: 环境搭建3D Gaussian splatting 02: 快速评估3D Gaussian splatting 03: 用户数据训练和结果查看3D Gaussian splatting 04: 代码阅读-提取相机位姿和稀疏点云3D Gaussian splatting 05: 代码阅读-训练整体流程3D Gaussian splatting 06: 代码…...

Linux——计算机网络基础

一、网络 1.概念 由若干结点和连接结点的链路组成。结点可以是计算机,交换机,路由器等。 2.互联网 多个网络连接起来就是互联网。 因特网:最大的互联网。 二、IP地址和MAC地址 1.IP地址 (1)概念 IP地址是给因…...

第2章_Excel_知识点笔记

来自: 第2章_Excel_知识点笔记 原笔记 Excel 知识点总结(第2章) Excel_2.1 知识点 基础操作 状态栏:快速查看计数/求和等数据(右键可配置)。筛选(CtrlShiftL):按条件显…...

缩量和放量指的是什么?

在股票市场中,“缩量”和“放量”是描述成交量变化的两个核心概念,它们反映了市场参与者的情绪和资金动向,对判断股价趋势有重要参考价值。以下是具体解析: 📉 一、缩量(成交量明显减少) 1. 定…...

PostgreSQL数据库备份

文章目录 pg_dump 和 pg_dumpall使用 pg_dump 备份单个数据库示例 使用 pg_dumpall 备份整个数据库集群基本用法 恢复备份恢复 pg_dump 备份恢复 pg_dumpall 备份 Tips pg_dump 和 pg_dumpall 在 PostgreSQL 中,pg_dump 和 pg_dumpall 是两个常用的备份工具&#x…...

企业级Spring MVC高级主题与实用技术讲解

企业级Spring MVC高级主题与实用技术讲解 本手册旨在为具备Spring MVC基础的初学者,系统地讲解企业级应用开发中常用的高级主题和实用技术,涵盖RESTful API、统一异常处理、拦截器、文件处理、国际化、前端集成及Spring Security基础。内容结合JavaConf…...

js-day7

JS学习之旅-day7 1.事件流1.1 事件流与两个阶段说明1.2 事件捕获1.3 事件冒泡1.4 阻止1.5 解绑事件 2. 事件委托3. 其他事件3.1 页面加载事件3.2 页面滚动事件3.3 页面尺寸事件 4. 元素尺寸与位置 1.事件流 1.1 事件流与两个阶段说明 事件流指的是事件完整执行过程中的流动路…...

【算法训练营Day04】链表part2

文章目录 两两交换链表中的节点删除链表的倒数第 N 个结点链表相交环形链表 II链表总结 两两交换链表中的节点 题目链接:24. 两两交换链表中的节点 算法逻辑: 添加一个虚拟头节点初始化一个交换指针,代表每次交换指针的后两个节点&#xff0…...

【ROS2】各种相关概念汇总解释

包含概念 ROS2自带的标准接口ament_cmake是什么? 标准接口 似乎没有一个确定的名称,就是通俗的叫做“ROS2自带的消息接口” 这些接口存放在 /opt/ros/humble/share 路径下 ament_cmake 是 ROS 2 中基于 CMake 的构建系统 系统越复杂,构…...

解决Vditor加载Markdown网页很慢的问题(Vite+JS+Vditor)

1. 引言 在上一篇文章《使用Vditor将Markdown文档渲染成网页(ViteJSVditor)》中,详细介绍了通过Vditor将Markdown格式文档渲染成Web网页的过程,并且实现了图片格式居中以及图片源更换的功能。不过,笔者发现在加载这个渲染Markdown网页的时候…...

Flowise 本地部署文档及 MCP 使用说明

一、Flowise 简介 Flowise 是一个开源的拖放式 UI 工具,用于构建自定义的 LLM 工作流程。它允许用户通过可视化界面连接不同的 AI 组件,无需编写代码即可创建复杂的 AI 应用。 二、Docker 环境安装 1. 构建 Docker 镜像 docker build -t node22-ubuntu-dev .其中Dockerfi…...

YOLO学习笔记 | 一种用于海面目标检测的多尺度YOLO算法

多尺度YOLO算法用于海面目标检测 核心挑战分析 恶劣天气:雨雾、低光照干扰图像质量波浪干扰:动态背景产生大量噪声多尺度目标:船只(大)、浮标(小)等尺度差异大目标遮挡:波浪导致目标部分遮挡算法原理 多尺度YOLO架构(基于YOLOv5改进): graph TD A[输入图像] --&g…...

鸿蒙5.0项目开发——横竖屏切换开发

横竖屏切换开发 【高心星出品】 文章目录 横竖屏切换开发运行效果窗口旋转配置module.json5的orientation字段调用窗口的setPreferredOrientation方法案例代码解析Index1页面代码:EntryAbility在module.json5的配置信息:Index页面的代码信息&#xff1…...

Triton推理服务器部署YOLOv8(onnxruntime后端和TensorRT后端)

文章目录 一、Trition推理服务器基础知识1)推理服务器设计概述2)Trition推理服务器quickstart(1)创建模型仓库(Create a model Repository)(2)启动Triton (launching triton)并验证是否正常运行(3)发送推理请求(send a inference request)3)Trition推理服务器架…...

TDengine 的 AI 应用实战——电力需求预测

作者: derekchen Demo数据集准备 我们使用公开的UTSD数据集里面的电力需求数据,作为预测算法的数据来源,基于历史数据预测未来若干小时的电力需求。数据集的采集频次为30分钟,单位与时间戳未提供。为了方便演示,按…...