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TRTC案例:截图体积与清晰度

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singleli
发布于 2020-10-24 23:12:05
发布于 2020-10-24 23:12:05
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背景:

业务场景和架构:TRTC安卓端与小程序端实现视频互通,房间旁路到直播,采用直播云端截图。

本文旨在透过一个常见的case,尽量简单通俗的梳理下关于图片的基础知识,后续精力允许会出关于色彩、图像的解析系列。

问题:

采用这种方式获得的截图,体积很小且清晰度较差,不适用与需要高清截图的场景。为什么同样尺寸的照片清晰度和体积差那么多,业务上该如何实现高清截图。

分析解决方案:

问题1:如何有效调整分辨率

这里各端直接使用SDK提供的调整分辨率接口即可。

以Android端为例,可以在setVideoEncoderParam是传入TRTCVideoEncParam中,指定videoResolution。

参考:http://doc.qcloudtrtc.com/group__TRTCCloudDef__android.html#classcom_1_1tencent_1_1trtc_1_1TRTCCloudDef_1_1TRTCVideoEncParam

问题2:为什么同样分辨率的图片,大小和质量不一样

下图是一张基本图片信息的对比图,左边的照片是采集端上行音视频时候抓到的截图,右边的照片是采用旁路直播后,在云端截图中取出来的照片。可以看出左边照片的文字清晰度是明显高于右边照片文字清晰度的。

最右侧的两张图中可以看到,两张照片的分辨率基本一致。那么,为什么同样分辨率的两张照片,清晰度会有那么大的差别的呢,一张图片是2M而另一张只有150kb?下面分3个部分展开做阐述:

示例图片 左(2M清晰)/右(150k不清晰)
示例图片 左(2M清晰)/右(150k不清晰)

PART1:常见图片格式与对比

图片是指由图形、图像等构成的平面媒体。图片格式是计算机存储图片的格式,常见格式包括jpeg,png,bmp,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr等。

图片的格式多种多样,总体上可以分为点阵图(位图)和矢量图两大类;常见的BMP、JPEG、PNG等格式都是点阵图形,而SVG、SWF等格式的图形属于矢量图形。

那点阵图和矢量图有什么区别呢,通俗的将,点阵图是由最小单位为像素构成的图,缩放会失真;而矢量图是采用线条和填充的方式构成,缩放不会失真的图。

PNG/JPEG/BMP格式的简单对比:

为了描述组成图像的像素色彩信息,需要知道图像的长、宽像素、像素位深等信息。而为了规范图像的信息和像素数据,衍生出不同的图像文件存储格式,常见的如BMP、PNG、JPEG等,下面分别对这三种格式做简单对比。

PNG(Portable Network Graphics)为可移植网络图形格式,也是一种位图文件存储格式,可以进行无损压缩,

PNG格式因其支持透明的属性是网页中广泛使用的一种格式。通常,png格式图片的大小是jpg图像大小的数倍

PNG格式有8位、24位、32位三种形式,其中8位PNG支持两种不同的透明形式(索引透明和alpha透明【附1】)。PNG-8颜色信息最多只能有256种颜色;PNG-24不支持透明PNG-24可以容纳1670万种颜色的颜色信息;PNG-32在PNG-24基础上增加了8位透明通道,因此可展现256级透明程度。

由于PNG是无损的,保存将要被编辑的图像来说更加合适。

JPEG(Joint Photographic Experts Group,联合图像专家小组)是一种针对照片影像而广泛使用的有损压缩标准方法。

JPEG是最常见的图像格式,是不支持透明的。图像占用的存储较小,但是牺牲了图像的质量。

作为一种有损的图像格式,用存储空间换了图像质量,各种压缩算法说白了就是抹掉图片里不打算存的数据。

由于JPEG是有损压缩,会产生迭代有损,在重复压缩和解码的过程中会不断丢失信息使图像质量下降。

JPEG的文件格式一般有两种文件扩展名:.jpg和.jpeg,这两种扩展名本质上是一样的,.jpg后缀的图片改为.jpeg对文件本身不会有任何影响。严格来讲,JPEG的文件扩展名应该为.jpeg,由于DOS时代的8.3文件名命名原则,就使用了.jpg的扩展名。

BMP(Bitmap)是一种没有压缩过的位图文件格式,色彩度很真实。但因该格式的图片保存了大量的数据,所以缺点是图片相对是比较大的。

因其未压缩的特性,区别于png、jpg格式采用不同压缩算法压缩体积会不同,后面会以BMP格式为例,计算图片的体积。

GIF

JPEG

PNG8

PNG24

PNG32

创建年份

87年

92年

96年

96年

96年

是否有损压缩

无损

有损

无损

无损

无损

支持颜色数

256(8bit)

1670W(24bit)

256(8bit)

1670W(24bit)

1670W (32bit)

体积

较小

压缩

较小

较大

大

是否支持透明

支持单一透明

否

支持索引透明和alpha透明

不支持透明

在24位的基础上增加了8位透明通道,可展现256级透明程度

PART2:图片大小的计算方式

图片体积的影响因素:

带着本文最初的问题,客户提供的图片中,为什么一样尺寸的两张图片,体积不一样?

Png格式图片是 1080宽,2130高,32位深度, 体积是2.02MB

jpg 格式图片是 1080宽,2340高,24位深度, 体积是149kb

要探究为什么体积不一样,就要搞清楚决定图片体积的主要因素。

1. 像素数量即图片长宽尺寸;如1080x2130

2. 图片格式,主要是格式对应的压缩算法;如JPEG

3. 位深和色深、通道数量

4. 图片压缩格式,如png,jpeg等

除此之外,还有些影响因素如:附加信息(如EXIF,【附2】)、图片内容复杂度 等

下面对这几个影响因素分别做简单阐述:

1. 尺寸:

像素数量这个就是字面意思,图片的高度乘以图片的宽度即可。

2. 位深

在某一分辨率下,每一个像素点可以有多少种色彩来描述,单位为“bit”(位)。

典型的色深有8-bit、16-bit、24-bit和32-bit几种。深度数值越高,可以获得更多的色彩。

24位色被称为“真彩色”,R、G、B各8bit,常说的 8bit,色彩总数为1670万;

3. 色深与通道

色深又叫色彩深度/色彩位数。

我们在计算机视觉领域,称RGB为颜色通道,彩色图像有三个通道值,每个颜色通道,都是一个 0~255 的整数值,占用一个字节(Byte)的存储空间。

画面中红、绿、蓝三个颜色通道中每种颜色为N位,总的色彩位数则为3N,色彩深度也就是视频设备所能辨析的色彩范围。

4. 图片压缩格式

压缩格式是影响图片体积的重要因素。

不同的压缩格式体积差别很大,如png格式通常要比jpeg大很多。

同样的尺寸的JPG图像大小通常也是不一样的,因为用DCT在压缩的时候,如果图像的色彩越丰富,那么压缩以后的尺寸越大,所以一张空白图和一张风景照压缩以后的文件大小是不一样的。

在不考虑第四点图片压缩格式的情况下,图片的体积计算方式基本是一致的。

如下图,一张 尺寸为4x4的图片,每一个网格代表一个像素,则未压缩的的原始图像数据,占用的存储空间为 4 x 4 x 3 = 48 字节 (Bytes) 。

照片大小= 整张照片的像素总数*每个像素点上的颜色编码大小 (无压缩位图,BMP等格式都属于这种格式)

在不压缩的情况下,图片占用空间的大小:

照片大小= 整张照片的像素总数*每个像素点上的颜色编码大小 (无压缩位图)

bmp位图的计算方式如下

大小=高度*宽度*位深/8/1024/1024 (MB)

如客户图1是未经压缩的位图: 1080*2130*32/8/1024/1024 = 8.77MB

如客户图2是未经压缩的位图: 1080*2340*24/8/1024/1024 = 7.32MB

常用的web图片格式——png/jpg/gif,无法得到准确公式,因为这几个格式都是有压缩的。

PART3:云端截图清晰度的影响因素

聊完图片体积,最后再结合本文阐述的图片体积影响因素,聊聊视频清晰度的一个影响因素。

视频是由一张张图片组成的,每张图片就是一帧(视频压缩又叫编码,本文不展开,后会开一篇专门聊聊视频清晰度),每张图片的体积又如上文所述有明确的影响因素,因而这些因素也同样会影响视频。

视频本身清晰度影响因素复杂,经过本地编码传输和云端的一些列处理,可以干预的因素就很少了。

码率是音视频中另一个重要的概念,这里引入一个参数值,Bits/(Pixel*Frame), bits指的是比特率,pixel像素数,frame帧率。那么这个参数的意思就很明显了,平均每个像素所分配的数据空间大小。

一般来说,这个值越大,视频相对越清晰。所以简单理解,视频某帧的截图清晰度,很大程度上由当时的码率决定,一定情况下,提高视频的码率,对清晰度的提升会有一定的影响。(无限提高码率是不对的,一般分辨率和码率都是有对应的档次关系的,后续文章展开讲解)

那么,如果业务侧想要获取高质量的截图,最有效的方法是什么呢,是在推流端本地获取。云端截图功能的本质,更多的是配合监管或结合鉴黄等功能综合使用,对于有高清截图需求的场景,并不适合。

最后简单总结一下

1)BMP是无压缩的位图,简单的根据尺寸和位深度,就可以算出来尺寸

2)png是常见的无损压缩方式,图片质量通常要比jpeg好

3)jpeg跟jpg简单可以理解为一样的,是常见的有损压缩方式

4)jpeg有多重压缩算法,压缩后的压缩比,跟原图的“色彩丰富度”有关,没法定量计算压缩比

5)截图码率对截图清晰度很重要,但是业务侧想要获取“高清截图”,更有效的方式是在推流端上处理,从源头获取

附:

(1)补充alpha通道的概念:

“描述图片中的透明区域,此透明区域允许通透地显示背景,是指一张图片的透明和半透明度。例如:一个使用每个像素16比特存储的位图,对于图形中的每一个像素而言,可能以5个比特表示红色,5个比特表示绿色,5个比特表示蓝色,最后一个bit是alpha。在这种情况下,它要么表示透明要么不是,因为alpha bit只有0或1两种不同表示的可能性。又如一个使用32个bit存储的位图,每8个bit表示红绿蓝,和alpha通道。在这种情况下,就不光可以表示透明还是不透明,alpha通道还可以表示256级的半透明度,因为alpha通道有8个bit可以有256种不同的数据表示可能性。”

(2)Exif信息

Exif(Exchangeable image file format)是专门为数码相机的照片设定的,可以记录数码照片的属性信息和拍摄数据。

Exif 所记录的元数据信息非常丰富,主要包含了以下几类信息:

拍摄日期

拍摄器材(机身、镜头、闪光灯等)

拍摄参数(快门速度、光圈F值、ISO速度、焦距、测光模式等)

图像处理参数(锐化、对比度、饱和度、白平衡等)

图像描述及版权信息

GPS定位数据

缩略图

照片Exif信息
照片Exif信息

这里放一个在线查看照片exif信息的工具:

https://www.sojson.com/image/exif.html (含exif参数解释)

(3)如何用软件评判jpeg图片质量

可以使用magick工具,使用方式如下图所示,会给出评分等信息。安装使用简单,自行百度即可。

magick identify -verbose myimage.jpg

magick 输出
magick 输出

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

目录
  • 背景:
  • 问题:
    • 问题1:如何有效调整分辨率
    • 问题2:为什么同样分辨率的图片,大小和质量不一样
      • PART1:常见图片格式与对比
      • PART2:图片大小的计算方式
      • PART3:云端截图清晰度的影响因素
  • 最后简单总结一下
  • 附:
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