mpeg-1帧间编码代码

这里是一个简单的 MPEG-1 帧间编码代码示例，它使用了 C++ 和 OpenCV 库。该代码将视频帧分解成 8x8 块，对每个块应用 DCT 变换和量化，然后使用运动估计和运动补偿来减少帧之间的冗余信息。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    // 打开视频文件
    VideoCapture cap(argv[1]);
    if(!cap.isOpened()) {
        cout << "Error opening video file" << endl;
        return -1;
    }

    // 设置视频编解码器和帧速率
    int codec = CV_FOURCC('M','P','E','G');
    double fps = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS);

    // 获取第一帧并设置图像大小
    Mat frame;
    cap >> frame;
    Size frameSize = frame.size();

    // 创建编码器
    VideoWriter writer("output.avi", codec, fps, frameSize, true);
    if(!writer.isOpened()) {
        cout << "Error opening output video file" << endl;
        return -1;
    }

    // 定义 DCT 和量化矩阵
    Mat dctMat = Mat::zeros(8, 8, CV_32FC1);
    Mat quantMat = (Mat_<float>(8, 8) << 16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61,
                                          12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,
                                          14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56,
                                          14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62,
                                          18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77,
                                          24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92,
                                          49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101,
                                          72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99);

    // 定义运动估计和运动补偿块大小
    const int BLOCK_SIZE = 8;

    // 定义当前帧和参考帧
    Mat currFrame, refFrame;
    cap >> currFrame;
    cvtColor(currFrame, currFrame, CV_BGR2GRAY);

    // 循环编码每一帧
    while(true) {
        // 获取下一帧和转换为灰度图像
        cap >> refFrame;
        if(refFrame.empty()) {
            break;
        }
        cvtColor(refFrame, refFrame, CV_BGR2GRAY);

        // 定义当前帧和参考帧的运动矢量
        vector<Point2f> currPoints, refPoints;
        for(int y = 0; y < frameSize.height; y += BLOCK_SIZE) {
            for(int x = 0; x < frameSize.width; x += BLOCK_SIZE) {
                Rect blockRect(x, y, BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
                Mat currBlock = currFrame(blockRect);
                Mat refBlock = refFrame(blockRect);

                // 使用光流算法计算运动矢量
                vector<uchar> status;
                vector<float> err;
                calcOpticalFlowPyrLK(currBlock, refBlock, currPoints, refPoints, status, err);

                // 计算平均运动矢量
                Point2f meanVec(0, 0);
                int count = 0;
                for(int i = 0; i < status.size(); i++) {
                    if(status[i]) {
                        meanVec += refPoints[i] - currPoints[i];
                        count++;
                    }
                }
                if(count) {
                    meanVec /= count;
                }

                // 使用平均运动矢量来进行运动补偿
                Mat motionComp = Mat::zeros(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, CV_8UC1);
                for(int y2 = 0; y2 < BLOCK_SIZE; y2++) {
                    for(int x2 = 0; x2 < BLOCK_SIZE; x2++) {
                        int x1 = x + x2 + meanVec.x;
                        int y1 = y + y2 + meanVec.y;
                        if(x1 >= 0 && x1 < frameSize.width && y1 >= 0 && y1 < frameSize.height) {
                            motionComp.at<uchar>(y2, x2) = currFrame.at<uchar>(y1, x1);
                        }
                    }
                }

                // 对运动补偿后的块进行 DCT 变换和量化
                dct(motionComp, dctMat);
                dctMat /= quantMat;

                // 将 DCT 系数写入输出文件
                for(int y2 = 0; y2 < BLOCK_SIZE; y2++) {
                    for(int x2 = 0; x2 < BLOCK_SIZE; x2++) {
                        writer << dctMat.at<float>(y2, x2);
                    }
                }
            }
        }

        // 将参考帧设置为当前帧
        currFrame = refFrame.clone();
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    writer.release();

    return 0;
}

注意，这只是一个简单的示例代码，并且没有实现所有 MPEG-1 规范中的细节。在实际应用中，您需要更多的优化和功能来生产高质量的 MPEG-1 视频。