H.266/VVCコーデックメモ - Qiita
H.266/VVC(Versatile Video Coding) ITU-T Rec. H.266 Versatile video coding ISO/IEC 23090-3 MPEG-I Versatile Video Coding H.264/AVC および H.265/HEVC の直接後継となる動画像コーデック国際標準規格。 "Versatile"＝多用途 とあるように、HD～UHD(4K,8K)解像度をもつSDR／HDR(Standard／High Dynamic Range)動画像、360°パノラマ動画像、Light-fieldカメラ、スクリーンコンテンツまで広範な用途での利用を目指している。 コーデック性能比較 新しい H.266/VVC コーデックは、一世代前の H.265/HEVC コーデックにくらべると1： 同等の客観的画品質(PSNR-Y)であれば、ビットレートを
How to build large-scale end-to-end encrypted group video calls
How to build large-scale end-to-end encrypted group video calls peter-signal on 15 Dec 2021 Signal released end-to-end encrypted group calls a year ago, and since then we’ve scaled from support for 5 participants all the way to 40. There is no off the shelf software that would allow us to support calls of that size while ensuring that all communication is end-to-end encrypted, so we built our own
動画関連技術 超ざっくりまとめ (動画コーデック編) - exits
はじめに この記事はドワンゴ Advent Calendar 2021 の6日目の記事です。 入社から5年、ドワンゴ Advent Calendar への参加も5年目となりました。 今回は去年の続きとして、動画コーデックとはどういうものか、どうやって動画を圧縮しているのかについて、ざっくり書いてみようと思います。📝 去年までの記事はこちら ドワンゴ Advent Calendar 2020 ドワンゴ Advent Calendar 2019 第2のドワンゴ Advent Calendar 2018 第2のドワンゴ Advent Calendar 2017 はじめに 去年までの記事はこちら ただしがき この記事で扱うこと この記事では扱わないこと コーデック 動画コーデックから見た動画 エンコードとデコード エンコードの流れ デコードの流れ コーデックが他にやっていること なぜ〇〇をするの
インターン講義8日目「データ構造」 - Hatena Developer Blog
少し遅くなってしまいましたが、インターン講義Ustreamの最終回です。最終回はうごメモエンジニアid:birdie7による「データ構造」です。データ構造の概要から、B-Treeについてまでを解説しています。 インターン自体は、既に後半に入っており、実際のサービスのコードに機能追加を行っています。ちゃくちゃくと実装が進んでおり、来週にはリリースができそうです。 講義#8: データ構造 自己紹介 うごメモエンジニア 動画像処理 業務で使っている言語 C/C++、perl 今までやった主な仕事 うごメモ作品・コメント変換部 (C++等) うごメモ写真検出、高速点滅検出 (C++、XS) 直線検出、位置推定 (C++、XS) うごメモ検索 (Solr) ランキング (Hadoop)他、集計的業務 その他エンジニアリングディレクター的仕事 うごメモとは http://ugomemo.hatena.
画像縮小について (株式会社ディア Dear inc.)
画像の縮小 画像の縮小について調べたのでまとめておく。 基本的な画像縮小アルゴリズムとして以下のみっつ。 ニアレストネイバー法 バイリニア法 バイキュービック法 これ以外に、平均画素法を利用した縮小を実装して処理結果を検討してみよう。 この記事を書いた後に、具体的なコードを用いたページを作成したので参考まで。 OpenCV を用いた画像縮小 画像縮小の基本 変換先基準 基本と言ってよいかどうかわからないが、画像を縮小する考え方は、元画像の点を基準にして変換するのではなく、変換先の画像の点を基準にして変換を行なうという点にある。 なんで逆に考えるかと言う点は、縮小よりも拡大をやってみるとすぐにわかってもらえるはず。 たとえば、320x240の画像を拡大して384x288の画像(長さにして1.2倍の拡大)に変換するとしよう。 この場合元画像を基準にして考えると、320x240だから76800
4：x：x サンプリング@MacDTV.DIC
4：x：x サンプリング 映像情報をデジタイズするときのサンプリングの仕方。 映像1フレームをデジタイズするとき、すべてのピクセルをまめにサンプリングすると情報量が大きくなり過ぎてしまいます（約27MB/s）。そこで、なんとか、サンプリングの際に、うまく「間引く」ことができないか、と考えられた手法のひとつです。 サンプリングの際には、「量子化ビット数」と「サンプリング周波数」との2つのパラメータが重要です。 量子化ビット数 これは、アナログ信号の縦軸（信号強度）を何段階に分割してデジタイズするか、という意味です。一般的なデジタルビデオでは、量子化ビット数は8ビットで、256階調を表現できます。 なお、ハイエンドビデオ編集システムでは、10ビットや16ビットを扱えるものもあり、編集過程での高精度な階調表現が可能です。ただし、いくら10ビットや16ビット編集システムだとしても、編集終了後は8ビ
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