Interlaced material
时间: 2023-08-31 19:06:29 浏览: 65
Interlaced material是指使用隔行扫描方式采集或制作的视频素材。在隔行扫描方式下,一幅视频帧被分为两个场,奇数行为一个场,偶数行为另一个场,分别交替扫描输出。这种扫描方式在过去比较常见,现在已经被逐渐淘汰,取而代之的是逐行扫描方式(progressive scan)。
对于隔行扫描的视频素材,在进行编码时需要采用特殊的编码方式,例如使用x264enc编码器时需要设置interlaced=true参数来启用隔行扫描编码。隔行扫描编码会对视频进行一些特殊的处理,例如对场进行编码、使用特殊的运动估计算法等,以达到更好的视频质量和压缩效果。
需要注意的是,在隔行扫描和逐行扫描的视频之间进行转换时可能会出现一些问题,例如图像上的锯齿状伪影。因此,在制作视频素材时应尽量采用逐行扫描方式,以避免这些问题。
相关问题
int init_camera_attribute(int fd) { int numBufs; v4l2_std_id id; struct v4l2_format fmt; struct v4l2_requestbuffers req; struct v4l2_buffer buf; //检查当前视频设备支持的标准 ioctl(fd,VIDIOC_QUERYSTD,&id); //设置视频捕获格式 memset(&fmt,0,sizeof(fmt)); fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; fmt.fmt.pix.width = 640; fmt.fmt.pix.height = 480; fmt.fmt.pix.pixelformat = V4L2_PIX_FMT_YUYV; // fmt.fmt.pix.field = V4L2_FIELD_INTERLACED; if(ioctl(fd,VIDIOC_S_FMT,&fmt) == -1){ perror("set VIDIOC_S_FMT is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } //分配内存 memset(&req,0,sizeof(req)); req.count = 4; req.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; if(ioctl(fd,VIDIOC_REQBUFS,&req) == -1){ perror("set VIDIOC_REQBUFS is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } //获取并记录缓存的物理空间 buffers = calloc(req.count,sizeof(*buffers)); for(numBufs = 0; numBufs < req.count; numBufs ++){ memset(&buf,0,sizeof(buf)); buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; buf.index = numBufs; //读取缓存 if(ioctl(fd,VIDIOC_QUERYBUF,&buf) == -1){ perror("set VIDIOC_REQBUFS is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } // 转换成相对地址 buffers[numBufs].length = buf.length; buffers[numBufs].start = mmap(NULL,buf.length,PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED,fd,buf.m.offset); if(buffers[numBufs].start == MAP_FAILED){ perror("mmap is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } // 放入缓存队列 if(ioctl(fd,VIDIOC_QBUF,&buf) == -1){ perror("set VIDIOC_QBUF is fail"); exit(EXIT_FAILURE); } } return 0; }
这段代码实现了相机设备的初始化。首先通过ioctl函数调用VIDIOC_QUERYSTD查询当前相机设备支持的标准。然后通过ioctl和V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE设置视频捕获格式,包括视频的分辨率和像素格式。接着调用ioctl和VIDIOC_REQBUFS分配内存,分配4个用于视频捕获的缓冲区。在分配完成后,通过ioctl和VIDIOC_QUERYBUF获取每个缓冲区的物理地址,并调用mmap将其映射到进程的虚拟地址空间中。然后将缓冲区放入缓冲区队列中,以便之后用于视频捕获。最后返回0表示初始化成功。需要注意的是,这段代码中使用了一些V4L2 API,需要包含相应的头文件。
编写python+opencv程序,将N幅图片批量转换为2*N幅 隔行扫描 的图片
下面是一个简单的Python + OpenCV程序,可以将N幅图片批量转换为2*N幅隔行扫描的图片:
```python
import cv2
import os
# 定义函数,将一张图片进行隔行扫描
def interlace(img):
h, w = img.shape[:2]
interlaced_img = cv2.resize(img, (w, h*2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
interlaced_img[::2] = img
return interlaced_img
# 定义函数,批量处理文件夹中的图片
def batch_interlace(input_folder, output_folder):
# 创建输出文件夹
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
# 遍历输入文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(input_folder):
# 读取图片
img = cv2.imread(os.path.join(input_folder, filename))
# 进行隔行扫描
interlaced_img = interlace(img)
# 将隔行扫描后的图片保存到输出文件夹中
cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, filename), interlaced_img)
# 调用函数,批量处理文件夹中的所有图片
batch_interlace("input_folder", "output_folder")
```
这个程序首先定义了一个`interlace`函数,该函数将一张图片进行隔行扫描。然后定义了一个`batch_interlace`函数,该函数遍历输入文件夹中的所有图片文件,并调用`interlace`函数将每张图片进行隔行扫描后保存到输出文件夹中。最后调用`batch_interlace`函数批量处理文件夹中的所有图片。