视频的基础知识

本文转载自 http://blog.csdn.net/ljzcom/article/details/7336258 ,如有需要,请移步查看. Technorati 标签: 音视频 编码 基础知识 --------------------------------分割线开始----------------------------------------------- 编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中

1.填充视频 视频填充是指给视频帧添加额外的区域以包括更多的内容,比如给视频添加边框效果等等.视频填充使用的视频滤镜是pad. 将视频从4:3填充到16:9 将视频从16:9填充到4:3 将视频填充到不同比例的做法 2.翻动.旋转视频 2-1. 水平翻动(horizon flip,hflip) 2-2. 垂直翻动(vertical flip,vflip) 2-3. 旋转(transpose)

一,ITU-R BT.656 ITU-R BT.656 8/10位数据传输:不需要同步信号:串行数据传输:传输速率是601的2倍:先传Y,后传UV.行场同步信号嵌入在数据流中.包含三部分 :①:视频信号 ②:定时基准信号: 有两个定时基准信号,一个在每个视频数据块的开始(Start of ActiveVideo,SAV),另一个在每个视频数据块的结束(End of Active Video,EAV):每个定时基准信号由4 个字的序列组成,格式如下: FF 00 00 XY (16 进制)头三个是

双线性插值(说的很明白) 来自:http://www.cnblogs.com/linkr/p/3630902.html http://www.cnblogs.com/linkr/p/3630902.html 双线性插值,这个名字咋一听很高大上的样纸,再在维基百科上一查(见文末,我去,一堆的公式吓死人),像俺这种半文盲,看到公式脑子就懵的类型,真心给跪.虽然看着好复杂,但仔细一看道理再简单不过了,所以还是自己梳理一下好. 双线性插值,顾名思义就是两个方向的线性插值加起来(这解释过于简单粗暴,哈哈)

"随着技术的不断进步,视频技术的制作加工门槛逐渐降低,信息资源的不断增长,同时由于视频信息内容更加丰富完整的先天优势,在近年来已经逐渐成为主流.在基础知识(1)里面已经讲了模拟时代和数字化时代的视频技术.接下来将对视频编码与压缩.画面压缩.运动压缩.互联网视频应用的到来做一个详细的介绍." 视频编码与压缩 视频编码与压缩,是数字化视频非常重要的技术,以至于它直接影响到视频在各个领域的应用.如果没有视频编码技术的不断提高,我们今天也不可能在方方面面享受到视频的便利性. 首先,视频编码是一

没有什么可说的,马哥的Linux视频真的是精品,这里把我学习以后的笔记整理到这里,以备不时之需. day01 ①．Linux学习的一些方法论 做好总结,必须学习完一个知识点以后要用自己的思想把它彻底的给别人讲明白,这样这个知识就真的融入你们的知识体系了,否则看着会了,其实是一知半懂.比较好的方法就是写总结,记笔记,然后汇总成博客,这样可以锻炼你对问题条理化理解,这会影响你们的一生,是隐形的影响. 都说Linux很难,不然怎么体现你的价值啊?只有基础打牢,之后的中高级内容才能从容不迫.要做好知识结

 Java学习历程:基础知识1,2,3文档.完整版视频资源.电子书籍 1.基础知识1,2,3可到以下地址下载: http://download.csdn.net/detail/iot_li/8868361 2.完整版视频资源: 3.电子书籍: 特别注意:由于学习视频.电子书籍容量过大,所以想要的亲们可以选择其中的部分资料,留个邮箱,我发给各位.当然欢迎各位选择都要,好好学习天天向上哈! 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

http://book.51cto.com/art/201108/285688.htm 3.7  替换指定位置 大家都知道before和after是前.后的意思.但是奇怪的是,CSS中的:before伪元素和:after伪元素是为源文档中不存在的内容设置样式的. 没有内容怎么设置样式呢?别急!它们有一个content属性,一起使用就可以为某个选择器前.后的内容设置样式了. 下面就来了解一下:before伪元素和:after伪元素的用法. 视频教学:光盘/视频/3/3.7  替换指定位置.avi 

前面几篇文章采用的案例的方法进行介绍的,这篇文章主要介绍Python常用的扩展包,同时结合数据挖掘相关知识介绍该包具体的用法,主要介绍Numpy.Pandas和Matplotlib三个包.目录:        一.Python常用扩展包        二.Numpy科学计算包        三.Pandas数据分析包        四.Matplotlib绘图包 前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.K