帧内帧间预测实验

帧间预测

配置opencv

.h文件是头文件，包含了类、函数、变量的声明，用于在源代码文件中引用和访问这些声明。头文件通常包含函数和类的定义，但不包含实际的实现代码。当#include <opencv2/opencv.hpp>报错时，即为.h文件没正确配置。

.dll文件是动态链接库文件，包含了编译好的目标代码，在程序运行时被加载进内存中。没配置好时程序会报错，缺少….dll。

.lib文件（特指随dll文件生成时产生的.lib文件）提供了链接时需要的符号和引用信息。会被完整地复制到最终的可执行文件中，以便在编译和链接过程中正确地引用和链接dll中的目标函数。在程序实际调用opencv函数处报错则是.lib文件没有成功配置。

修改 VVCSoftware_VTM-VTM-15.0\cfg\encoder_randomaccess_vtm_gop16
InternalBitDepth为8

帧内预测

POC 0：表示当前图像的图像顺序计数为0，即这是编码视频序列中的第一帧。LId: 0：表示该帧的层ID为0。层ID用于表示帧所属的层次结构，0表示最底层。TId: 0：表示该帧所属的线程ID为0。线程ID用于标识编码器中的不同线程，这里的0表示该帧由线程0编码。IDR_N_LP：表示该帧是一个非长周期内的IDR帧。IDR（Instantaneous Decoder Refresh）帧是一种特殊的帧类型，它可以作为解码器的参考点，用于随机访问视频序列。I-SLICE：表示该帧是一个I帧（帧内编码帧）。I帧是一种关键帧，它不依赖于其他帧进行解码。QP 34：表示该帧的量化参数为34。量化参数控制着编码器对图像进行压缩的程度，较高的QP值会导致更大的压缩比和更低的图像质量。28408 bits：表示该帧的比特数为28408。比特数是编码当前帧时产生的比特数，用于衡量压缩效率。[Y 35.2956 dB U 39.6155 dB V 39.3367 dB]：表示该帧的亮度（Y分量）、色度（U分量和V分量）的峰值信噪比分别为35.2956 dB、39.6155 dB和39.3367 dB。峰值信噪比是衡量图像质量的指标，数值越高表示图像质量越好。[ET 548]：表示该帧的编码时间为548毫秒。编码时间是编码器对当前帧进行编码所需的时间。[L0] [L1]：表示该帧在参考列表中引用了两个参考图像，分别为L0和L1。参考图像用于预测当前帧的像素值。总体而言，这行日志提供了关于编码视频序列中第一帧的一些关键信息，包括帧类型、量化参数、比特数、峰值信噪比等。这些信息可以用于评估编码器的性能和图像质量，并进行优化和调整。

然后对比使用SVM和没用SVM前后的区别，SVM即一种快速搜索的方法，发现用了SVM后的时间减少了

解决jupyter notebook无法找到虚拟环境的问题

记录：我在anaconda3激活了虚拟环境，但是jupyter notebook中找不到该环境

解决方案：在该环境下下载这个库

conda install ipykernel
conda install nb_conda