AV1リアルタイムハードウェアエンコーダを開発しました - dwango on GitHub
選定作業にはAOMが公開しているソフトウェアエンコーダaomを使用し、改造によってツールを削減したときの映像品質を比較しました。 映像品質は一般的にビットレートと客観/主観画質のバランスで表されます。 客観画質とは計算によって数値化した画質のことで、代表的な手法としてはPSNRやSSIMがあります。 主観画質とは人の目で映像を評価した画質のことです。 今回は、客観画質としてPSNRを用いた指標(RD性能)を用い、映像品質を比較しました。 PSNRには"30dBを下回ると低品質である"といった基準はありますが、人の目で見たときの評価と必ずしも一致するわけではありません。 そこで、主観画質の評価も並行して実施し、多角的に映像品質低下を防止しました。 選定結果 まず、Superblockサイズを64X64と128X128とで比較しました。 その結果、テストケースのうち約75％でRD性能に変化がな
Metalでカメラからの動画入力をリアルタイム処理する - Qiita
Metalのパフォーマンスがわかりやすく活きる例としては、動画のリアルタイム処理です。動画撮影中に30fpsなり60fpsなりで渡されてくるカメラからの入力をMetalで画像処理し、Metalで描画する、ということをやります。 カメラからの入力を取得する カメラからの入力をリアルタイムに受け取るようにする実装は、何も新しいことはないのでここでは省略します。AVFoundationのAVCaptureSessionを用いるおなじみのものです。iOS-10-Samplerにもそういう実装があるので必要に応じてご参照ください。 関連： iOSでの動画処理における「回転」「向き」の取り扱いでもう混乱したくない - Qiita AV Foundationで240fpsスローモーション動画撮影を実装する - Qiita AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDeleg
GPUImageの連結をわかりやすくするオペレータを定義する - Qiita
GPUImageVideoCamera *videoCamera = [[GPUImageVideoCamera alloc] initWithSessionPreset:AVCaptureSessionPreset640x480 cameraPosition:AVCaptureDevicePositionBack]; videoCamera.outputImageOrientation = UIInterfaceOrientationPortrait; GPUImageFilter *customFilter = [[GPUImageFilter alloc] initWithFragmentShaderFromFile:@"CustomShader"]; GPUImageView *filteredVideoView = [[GPUImageView alloc] initWithFr
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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