AI视觉领域流媒体知识入门介绍（二）：深入理解GOP

GOP（group of pictures）

在流行的视频编码算法中，都包含GOP这个概念，例如MPEG-2, H.264, and H.265。

背景

关于视频存储和传输的“size”：

Resolution 分辨率	Uncompressed Bitrate 未压缩时的比特率
1280×720 (720p)	~ 1.5 Gbps
1920×1080 (1080p)	~ 3 Gbps
3180 x 2160 (2160p or 4K)	~ 12 Gbps

试想，要传输一个4k的视频，比特率高达12Gbps，而我们普通家用的带宽也就几百Mbps，根本无法传输，即使传过来了，播放效果基本就是PPT。。。

视频压缩

既然原始视频码率太高无法传输，那自然想到可以先进行数据压缩，减小体积后再传输。

通常是压缩到1-20 Mbps这个范围。

视频压缩的基本原理

在一系列图像中找到并消除冗余。

例如新闻广播，每一帧视频通常与之前和之后的视频非常相似。新闻广播员说话时嘴唇可能会移动，信息可能会沿着屏幕底部滚动，但图像的很大一部分在每一帧之间要么相同，要么非常相似。

那这些重复的/非常相似的像素，完全没必要传输，这样就能起到压缩视频的效果了。

时间压缩

根据上述规律，可以先发送一个包含全部信息的关键帧，后续的帧就只发送与之前的关键帧不一样的地方。接收方收到数据后，通过已经接收到的关键帧+差别数据，就可以“恢复”出原帧。（当然这里的恢复不是100%还原，而是有损的）

这种利用帧的时间先后顺序的方法，属于时间压缩类算法。

空间压缩

思路一脉相承，只不过这次是在同一张图片内部找到并消除重复数据。

例如大部分国家的国旗图片，上面都是大面积的相同颜色，完全可以消除重复。

JPEG格式的图片也是用的类似的方法。

再谈GOP

GOP就是两个关键帧之间的距离。

为什么需要多个关键帧，而不是只发送视频的第一个关键帧即可？

1. 用户是随机开始播放的，并一定是从头开始

2. 若场景变化很大，和最开始的关键帧相比，几乎没什么冗余的部分，此时压缩已经没有意义了

3. 中间再次发送新的关键帧，也能纠正传输错误、误差等，增强了可控制性

关键帧的另一个名字： Intra-coded frame（帧内编码帧，简称I帧）

这种帧在解码时，不依赖其他帧，因此称为“帧内”。

预测帧：Predicted frame，简称P帧

P帧携带的是与前一帧相比，差异的地方。

它既利用了时间压缩，也使用了图片内部的空间压缩。

为什么叫预测帧？预测了与前一帧的变化（具体要深入实际的编码算法）

双向预测帧：Bi-directional Predicted frame，简称B帧

B帧的压缩效果更好，因为它仅携带和前+后两帧之间的差异部分。

如何找到与未来帧之间的差异呢？

很简单，编码器先缓存一部分帧，这样就知道未来帧是啥了

最后总结一下

GOP表示每多少帧发送一个I帧

I帧可以直接被解码，不依赖外部

P帧解码需要依赖前一个P帧or I帧

B帧解码通常依赖前和后一个I帧 or P帧

下图中的两个B帧，按FIFO解码

注意：帧的显示顺序，和帧实际被解码的顺序是不一样的。

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