本文主要讲解一些视频编码相关的基本概念

像素

像素是图像的基本单元，一个个像素就组成了图像。你可以认为像素就是图像中的一个点。我们来直观地看看像素是怎么组成图像的。在下面这张图中，你可以看到一个个方块，这些方块就是像素。

分辨率

图像（或视频）的分辨率是指图像的大小或尺寸。我们一般用像素个数来表示图像的尺寸。比如说一张 1920x1080 的图像，前者 1920 指的是该图像的宽度方向上有 1920 个像素点，而后者 1080 指的是图像的高度方向上有 1080 个像素点。
视频行业常见的分辨率有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
下面是一组不同分辨率的图片：

1x1 的时候我们只能看到一个像素，只有一种颜色，根本就不是我们想象中的图像了。而 10x10 的图像几乎都是糊的，只能看到一点点轮廓。随着图像的分辨率越来越高，图像的细节就越来越清晰。由此，我们可以总结出：

• 像素就只是一个带有颜色的小块。
• 图像的分辨率越高，图像就越清晰。
  但从更加专业的角度来说，第 2 句话不够严谨。原始图像的话，分辨率越高确实会越清晰，但是我们看到的图像往往是经过后期处理的，比如放大缩小，或者磨皮美颜。经过处理过后的图像，尤其是放大之后的图像，分辨率很高，但是它并没有很清晰。这是因为放大的图像是通过“插值”处理得到的，而插值的像素是使用邻近像素经过插值算法计算得到的，跟实际相机拍摄的像素是不一样的，相当于“脑补”出来的像素值。因此，放大的图像还是会存在偏差，表现出来就是会模糊。我们会在之后的课程中来具体聊聊这个过程是怎么做的。总之，我们不能简单地认为分辨率数值越高的图像就越清晰。刚才我们在前面还提到，像素就是一个带有颜色的小块，那这个小块到底是怎么组成的呢？这里我们就来讲讲 RGB 图像像素和位深的概念。

位深

一般来说，我们看到的彩色图像中，都有三个通道，这三个通道就是 R、G、B 通道。简单来说就是，彩色图像中的像素是有三个颜色值的，分别是红、绿、蓝三个值。也就是说我们看到的那个带有颜色的块其实是由 R、G、B 三个值组成的（有的时候还会有 Alpha 值，代表透明度，我们这里不展开讨论）。
通常 R、G、B 各占 8 个位，也就是一个字节。8 个位能表示 256 种颜色值，那 3 个通道的话就是 256 的 3 次方个颜色值，总共是 1677 万种颜色。我们称这种图像是 8bit 图像，而这个 8bit 就是位深。
我们可以看到，位深越大，我们能够表示的颜色值就越多。因此，图像就可以更精确地展示你拍摄的真实世界。比如现在有 10bit 图像和 12bit 图像，8bit 图像的每一个像素需要占用 3x8 总共 24 个位，3 个字节，同理 10bit、12bit 就会占用更多。所以，图像的位深越大，需要的存储空间就会越大，传输这张图像使用的流量就会越多。目前我们大多数情况下看到的图像以及视频还是 8bit 位深的。

Stride

接下来我们来看一个特别的概念——Stride。这个 Stride 不是图像本身的属性，但是视频开发者经常会碰到，也是经常会出问题的一个东西。
Stride 也可以称之为跨距，是图像存储的时候有的一个概念。它指的是图像存储时内存中每行像素所占用的空间。你可能会问，一张图像的分辨率确定了，那一行的像素值不就确定了吗？为什么还需要跨距这个东西呢？其实，为了能够快速读取一行像素，我们一般会对内存中的图像实现内存对齐，比如 16 字节对齐。

举个例子，我们现在有一张 RGB 图像，分辨率是 1278x720。我们将它存储在内存当中，一行像素需要 1278x3=3834 个字节，3834 除以 16 无法整除。因此，没有 16 字节对齐。所以如果需要对齐的话，我们需要在 3834 个字节后面填充 6 个字节，也就是 3840 个字节做 16 字节对齐，这样这幅图像的 Stride 就是 3840 了。如下图所示：

这个地方你一定要注意，每读取一行数据的时候需要跳过这多余的 6 个字节。如果没有跳过的话，这 6 个字节的像素就会被我们误认为是下一行开始的 2 个像素（每个像素 R、G、B 各占 1 个字节，2 个像素共 6 个字节）。那这样得到的图像就完全错了，显示出来的就是“花屏”现象，屏幕会出现一条条的斜线。
所以，不管你去读取还是渲染一张图片，还是说你将这张图片存储下来，都需要设置正确的 Stride。很多时候，尤其是不规则分辨率的时候，它和图像的 Width（R、G、B 的话就是 Width x 3）是不一样的。
有的时候即便图像的 Width 是一个规则的值，比如说 1920 或者 1280 等能被 16 整除的宽度，图像存储在内存中有可能 Stride 和 Width（R、G、B 的话就是 Width x 3）也是不一样的，尤其是不同的视频解码器内部实现的不同，会导致输出的图像的 Stride 不一样。

帧率

以上就是图像的基本概念，接下来我们来讲讲视频的一些基本概念。
前面我们说到，视频是由一系列图像组成的，即“连续”的一帧帧图像就可以组成视频。但事实上，视频中的图像并不是真正意义上的连续。也就是说，在 1 秒钟之内，图像的数量是有限的。只是当数量达到一定值之后，人的眼睛的灵敏度就察觉不出来了，看起来就是连续的视频了。
这个 1 秒钟内图像的数量就是帧率。据研究表明，一般帧率达到 10～12 帧每秒，人眼就会认为是流畅的了。当然，可能会有个体差异。通常，我们在电影院看的电影帧率一般是 24fps（帧每秒），监控行业常用 25fps，而我们声网常用的帧率有 15fps、24fps 和 30fps。你可以根据自己的使用场景来具体设定你想使用的帧率值。

选择帧率的时候还需要考虑设备处理性能的问题，尤其是实时视频通话场景。帧率高，代表着每秒钟处理的图像数量会很高，从而需要的设备性能就比较高。如果是含有多个图像处理过程，比如人脸识别、美颜等算法的时候，就更需要考虑帧率大小和设备性能的问题。同样，也要考虑带宽流量的问题。帧率越大，流量也会越多，对带宽的要求也会越高。
在h264/h265标准里边，是用分数来表示帧率，注意，帧率并不一定是正数，比如可以是29.8 fps，再比如如果每隔两秒播放一帧那么帧率就是0.5fps.

framerate = frame_num / frame_den
frame_num: 帧率分子
frame_den: 帧率分母
一般在应用中，frame_num设置为一秒所占时钟单位数量。比如，如果时钟精度是us, 那么frame_num可以设置为1000000；如果时钟精度是纳秒ns，则frame_num设置为1000000000.
frame_den可以理解为每一帧所占的时间单位数量。比如时钟单位为us, 30fps, 那么frame_den配置为33333.

码率

我们已经知道，视频的帧率越高，1 秒钟内的图像数据量就会越大。通常我们存储视频的时候需要对图像进行压缩之后再存储，否则视频会非常大。那么压缩之后的视频我们一般如何描述它的大小呢？一般对于一个视频文件，我们直接看视频的大小就可以了。
但是在实时通信或者直播的时候，视频是视频流的形式，我们怎么衡量呢？这就涉及到我接下来要介绍的概念——码率。码率是指视频在单位时间内的数据量的大小，一般是 1 秒钟内的数据量，其单位一般是 Kb/s 或者 Mb/s。通常，我们用压缩工具压缩同一个原始视频的时候，码率越高，图像的失真就会越小，视频画面就会越清晰。但同时，码率越高，存储时占用的内存空间就会越大，传输时使用的流量就会越多。
这里请你思考一个问题，同一个原始视频被压缩之后，真的是码率越高，清晰度就越高吗？其实准确来说的话，不是。因为视频的压缩是一个非常复杂的过程，之后我们会有好几节课来讲视频压缩的知识。事实上，视频压缩之后的清晰度还跟压缩时选用的压缩算法，以及压缩时使用的压缩速度有关。压缩算法越先进，压缩率就会越高，码率自然就会越小。压缩速度越慢，压缩的时候压缩算法就会越精细，最后压缩率也会有提高，相同的清晰度码率也会更小。所以，并不是码率越高，清晰度就会越高。