MPEG-1/MPEG-2视频编码解码器源程序与工具下载

版权申诉
verify
0 下载量 103 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 589KB RAR 举报
资源摘要信息:"MPEG-2标准与ISO/IEC DIS 13818-2标准的详细解析" 本文将详细介绍与MPEG-2标准相关的ISO/IEC DIS 13818-2标准的源程序，这些源程序是围绕MPEG-1和MPEG-2视频编码技术的实现展开的，其中涵盖了图像到视频编码流的转换以及逆向解码过程。下面将从以下几个方面深入阐述所涉及的技术知识点： 1. MPEG-1与MPEG-2视频编码技术： MPEG-1和MPEG-2是两种不同的视频压缩技术，它们用于数字视频的存储、传输和解码。MPEG-1标准（ISO/IEC 11172）主要应用于VCD和早期的视频传输格式，而MPEG-2标准（ISO/IEC 13818）则是DVD和数字电视广播所广泛采用的标准。MPEG-2在MPEG-1的基础上，提供了更高的压缩率和更好的图像质量，特别是对于隔行扫描的视频内容表现更佳。 2. ISO/IEC DIS 13818-2标准源程序解析： 资源文件中的源程序实现了ISO/IEC DIS 13818-2标准，允许用户将未压缩的图像数据转化为MPEG-1和MPEG-2格式的视频编码流。逆变换则意味着程序具备将视频编码流还原为未压缩图像的能力。这两个过程对于视频编辑、存储和传输都至关重要。 3. 编码器与解码器的实现： 文件包含两个主要的目录——mpeg2enc/和mpeg2dec/，它们分别存放了MPEG视频编码器（encoder）和解码器（decoder）的源代码。编码器用于把视频数据压缩成 MPEG-1 或 MPEG-2 格式的视频流，而解码器则用于将这些视频流解码恢复成原始视频数据。这两个过程对于视频内容的制作和播放都必不可少。 4. 使用C编译器编译makefile文件： 为了在标准的C编译器中运行上述程序，资源中提供了一个makefile文件，用户可以通过标准的编译指令来构建和编译源代码，生成可执行文件。 5. MPEG视频流播放程序： 资源中还包含了一个名为mpeg2ply/的目录，该目录下有一个Windows平台的可执行程序，用于播放MPEG-1和MPEG-2格式的视频流。这是一个方便用户直接查看编码器输出视频效果的应用程序。 6. 编码器参数文件： 在par/目录下提供了一组参数文件，这些文件定义了在不同帧率（25和30帧每秒）下进行MPEG-2和MPEG-1编码时所需的具体参数设置，例如比特率、分辨率等。 7. 验证文件夹： verify/目录包含了一系列图像和小的数据流，这些是为了验证编码器和解码器输出的正确性而设置的。同时，该目录下还包括一些Unix shell脚本文件，用于自动检测和验证编解码器的输出结果，确保视频数据的正确编码和解码。 8. doc/目录文档： doc/目录下存放着与解码器相关的详细信息文档，包括mpeg2enc.doc和mpeg2dec.doc，这些文档包含了源代码的使用说明、接口描述和操作指南等，对于理解和使用编解码器具有很大的帮助。 9. MPEG-2标准的实际应用： MPEG-2标准在数字电视广播、卫星广播、有线电视和DVD视频等方面有着广泛应用，它能够提供广播级的视频质量，支持隔行扫描，并能有效地兼容MPEG-1格式，从而实现向后兼容。MPEG-2标准还广泛应用于视频存储介质，如DVD-Video和Blu-ray Disc。 通过对上述内容的学习，我们可以了解到MPEG-2标准对于数字视频领域的深远影响，及其在编码和解码方面的技术细节。这些知识点对于从事音视频处理、多媒体应用开发以及流媒体技术的工程师来说，都是非常重要的基础知识。

mpeg2-video

2018-08-06 上传
MPEG2 VIDEO 官方spec, 13818-2 ，视频部分详细文档。

视频编码标准mpeg2

2018-03-20 上传
包含了系统级别的概述、PES、mpeg2视频比特流各层语法。

mpeg-2视频解码器下载src_mpeg2.zip

2009-04-09 上传
mpeg-2视频解码器下载src_mpeg2.zip

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

2023-05-05 上传
- `class Seq2Seq(nn.Module):`：定义一个名为 Seq2Seq 的类，继承自 nn.Module 类。 - `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_...

在pytorch中，这句话是什么意思：self.decoder_poi.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

2023-04-23 上传
这句话的意思是：对于self.decoder_poi中的权重参数，使用均匀分布将其初始化在区间(-initrange, initrange)之间。其中，initrange是一个可配置的参数，通常取值为0.1。该步骤是神经网络模型的初始化过程，旨在提高...

self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

2023-06-10 上传
- `self.decoder = nn.Linear(feature_size,1)`：这是一个线性层，用于将Transformer解码器的输出映射到一个标量值。这里将特征维度(feature_size)的向量映射到一个标量，以便进行回归任务。 - `self.init_weights...

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

2023-06-10 上传
在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此...

class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn.BatchNorm2D(32) self.relu = paddle.nn.ReLU() in_channels = 32 self.encoders = [] self.encoder_list = [64, 128, 256] self.decoder_list = [256, 128, 64, 32] # 根据下采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.encoder_list: block = self.add_sublayer('encoder_{}'.format(out_channels), Encoder(in_channels, out_channels)) self.encoders.append(block) in_channels = out_channels self.decoders = [] # 根据上采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.decoder_list: block = self.add_sublayer('decoder_{}'.format(out_channels), Decoder(in_channels, out_channels)) self.decoders.append(block) in_channels = out_channels self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same') def forward(self, inputs): y = self.conv_1(inputs) y = self.bn(y) y = self.relu(y) for encoder in self.encoders: y = encoder(y) for decoder in self.decoders: y = decoder(y) y = self.output_conv(y) return y怎么将该unet网络的层数改为5层

2023-05-26 上传
1. 将Encoder和Decoder的个数都增加到4个，分别对应下采样和上采样的层数，即encoder_list = [64, 128, 256, 512] 和 decoder_list = [512, 256, 128, 64, 32]。 2. 在网络的构造函数中增加一个新的Encoder和...

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

2023-07-14 上传
1. 首先，通过`data[..., :self.args.input_dim]`和`target[..., :self.args.output_dim]`对输入数据和标签进行切片，以获取指定维度的子集。这是为了确保输入和标签的维度匹配。 2. 然后，调用`self.optimizer....

super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.n_embed = n_embed self.image_key = image_key self.encoder = Encoder(**ddconfig) self.decoder = Decoder(**ddconfig) self.loss = instantiate_from_config(lossconfig) self.quantize = VectorQuantizer(n_embed, embed_dim, beta=0.25, remap=remap, sane_index_shape=sane_index_shape) self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1) self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_channels"], 1)解析

2023-06-12 上传
- `self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1)`：实例化一个`Conv2d`类的对象，用于将潜空间编码为嵌入向量。 - `self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_...
林当时
  • 粉丝: 113
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源