Erklärung --> Codec

Warum nicht...

Grundsätzlich: Codec ist ein Kunstwort, zusammengesetzt aus "COder + DECoder". Unter Windows sind es DLLs - also Bibliotheken mit kleinen Programmstückchen, die nicht von allein laufen, sondern vom Betriebssystem benutzt werden, wenn ein Programm das anfordert.

Seit Windows 3.x und "Video for Windows" Version 1.x gibt es den sogenannten "Image Compression Manager". Das ist eine Programmierschnittstelle, mit deren Hilfe man Einzelbilder (de-) komprimieren lassen kann. Und diese Arbeit übernehmen die Codecs:

Man kann unkomprimierte Bilder (z.B. im Format RGB24, oder einem YUV-Format) an einen VfW/ICM-Codec übergeben, und wenn er mit dem Input-Format etwas anfangen kann, dann gibt er das komprimierte Ergebnis zurück (manche Codecs verlangen bestimmte Farbräume, Bildgrößen oder Vollfarb-/Palettenformate; einige Codecs codieren nur mit Passwort, oder sogar überhaupt nicht). Und umgekehrt ebenfalls - wenn ein Codec mit einem komprimierten Format etwas anfangen kann, dann kann er es in eines der unkomprimierten Bildformate umwandeln.

Programme, die AVIs lesen und speichern können, lesen oder schreiben diese Dateien in Wirklichkeit nicht selber, sondern sie bitten Windows bzw. den ICM darum, das für sie zu tun.

Der ICM ist verantwortlich, bei komprimierten Formaten anhand eines "FourCC"-Eintrags in der AVI (einem Code aus vier Zeichen) einen Codec zu finden, der sich für die Decodierung dieses Formates zuständig meldet. Gibt es keinen Codec, der für diesen FourCC zuständig ist, kann das AVI nicht decodiert werden.

Zum Abspielen jedoch werden eher DirectShow-Filter benutzt; die sind eher geschwindigkeitsoptimiert - Codecs dagegen decodieren eher mit höherer Qualität.
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Stand-Alone-Player haben auch Decoder; allerdings teils in der Firmware, teils sogar unabänderlich im Silizium umgesetzt. Im SAP mag es Spezial-Chips geben, die das Decodieren besser und schneller können, weil sie darauf spezialisiert sind. Ein PC-Prozessor ist jedoch universell, der muss alles mögliche berechnen können - und so viele Ideen es für (mehr oder weniger) platzsparende Speicherung von Bildinhalten gibt, so viele Codecs für VfW/ICM gibt es wohl auch; und nicht mal alle davon müssen bei Microsoft registriert worden sein...

Folgendes hat Balm mal im http://Flaskmpeg.info/board gepostet:

Quote

Video-Codecs - so funktionieren sie
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Videobearbeitung am PC verlangt nach hohen Bandbreiten und viel
Plattenplatz: Ein einzelnes RGB-Bild, in der Fachsprache auch Frame
genannt, benötigt in voller PAL-Fernsehauflösung (768 x 576
Bildpunkte) und 24 Bit Farbtiefe (je 8 Bit für Rot, Grün und Blau,
auch Truecolor genannt) mehr als ein Megabyte an Speicher. Ein
einfaches Rechenbeispiel: 768 x 576 x 24 ergibt 10616832 Bits und das
sind umgerechnet etwa 1,3 Megabyte. Schnell wird es da auf der Platte
eng!

Weil die europäischen Fernsehnormen PAL und Secam mit 25 Bildern
pro Sekunde arbeiten, müsste ein Videobearbeitungssystem etwa 33
Megabyte pro Sekunde Durchsatz ermöglichen - auch moderne PCs sind da
schnell überfordert.

Grundsätzlich gibt es zwei Ansätze, um dieses Problem zu lösen:

Zum einen kann man mit der Bandbreitenkeule zuschlagen, etwa bei
der Datenübernahme in den PC mittels Aufnahme auf RAID-Systeme mit
riesigen und schnellen Festplatten. Doch das Internet wird die
erforderlichen Datenraten weder über die alten Telefon-
Kupferleitungen noch über moderne Glasfaser-Leitungen für Millionen
von Anwendern verkraften.

Den anderen Lösungsansatz bietet die Datenkompression: Mit ihrer
Hilfe lässt sich die vorhandene Bandbreite besser ausnutzen.

Datenkompression: Mutter Natur machts vor
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Die Natur macht es uns vor: Menschliche Sinnesorgane nehmen riesige
Datenmengen auf - viel mehr, als das Gehirn tatsächlich verarbeiten
kann. Etwa 800 Megabyte visuelle Informationen erreichen das Auge in
jeder Sekunde. Bevor sie das Gehirn erreichen, dampfen intelligente
Reduktionsverfahren die schiere Datenmasse etwa um den Faktor 100
ein, weniger wichtige Information bleiben einfach außen vor.
Technisch genutzte Kompressionsalgorithmen für Bilddaten eifern ihrem
natürlichen Vorbild nach - ohne allerdings dessen Effizienz derzeit
zu erreichen.

Gleiches gilt für akustische Signale: Nur ein Bruchteil der vom
Trommelfell aufgenommen Informationen erreicht das Gehirn. So wird
zum Beispiel von zwei Tönen, die eine ähnliche Tonhöhe haben und
dicht beieinander liegen, nur der lautere Ton wahrgenommen.

Codec-Programmierer (Codierung/Decodierung) nutzen diesen Hang
zum Minimalismus: Alle audiovisuellen Kompressionsverfahren
orientieren sich an der maximalen Wahrnehmungsfähigkeit des Menschen.

Sie filtern "überflüssige" Daten aus, und zwar so geschickt, dass
wir subjektiv keine qualitative Beeinträchtigung der
Sinneswahrnehmung empfinden. Die Algorithmen nehmen dem Gehirn
praktisch Arbeit ab.

Kompression: So funktionierts
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Codecs verwenden verlustfreie und die verlustbehaftete Kompressions-
und Dekompressionstechniken. Man kann die verlustfreie Kompression
mit dem Prinzip einer Luftpumpe vergleichen: Nach der Luftverdichtung
sind nach wie vor noch alle Luftmoleküle vorhanden, nur nehmen sie
nun ein deutlich geringeres Volumen ein. Ähnlich ergeht es auch den
digitalen Video- und Audiosignalen: Sie enthalten überflüssige
Informationen (Molekül-freier Raum), deren Verzicht sich nicht oder
nur wenig auf die Bild- oder Tonqualität auswirken. Die nutzbaren
Bits (Moleküle) rücken einfach enger zusammen. So wird keine
Information zerstört und trotzdem ein Kompressionsfaktor von 2:1 bis
3:1 erreicht.

Die verlustbehaftete Kompression hingegen entfernt Informationen
aus dem Signal, die für die Wahrnehmung irrelevant oder wenig wichtig
ist. Der Vorteil, die hohe Kompressionsrate, geht mit einem Nachteil
einher: Diese Informationen gehen unwiederbringlich verloren.
Außerdem ist die Entscheidung schwierig, welche Daten wichtig sind
für eine ungestörte Wahrnehmung und welche nicht. Diese Frage
entscheidet der Codec-Programmierer abhängig von der Anwendung. Er
kann Einzelbilder komprimieren (Intraframe), Bildfolgen (Interframe)
oder auch beide Verfahren gemeinsam anwenden.

Die zeitliche Komprimierung bringt nur dann einigermaßen
brauchbare Ergebnisse, wenn ein Video wenig Bewegung enthält. In
diesem Fall gibt es von Bild zu Bild viele Wiederholungen. Es genügt
dann, nur die Differenz von Keyframe zu Keyframe zu speichern. Das
führt aber oft zu Pixelhaufen und Farbblöcken, die man auch als
Artefakte bezeichnet.

Filter sorgen für gehörigen Druck
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Codecs leisten in kurzer Zeit beachtliches. Um hohe
Bearbeitungsgeschwindigkeiten zu erreichen, arbeitet ein Codec mit
verschiedenen Stufen.

Sein erstes Werkzeug versucht erst gar nicht, das Video direkt zu
komprimieren, sondern macht es durch Filterverfahren
»komprimierbarer«.

Filter eliminieren scharfe Kanten, die gleichzusetzen sind mit
hohen Frequenzen, und verringern so die Datenrate. Ein Filter sorgt
für die Umrechnung benachbarter Pixel, indem er einen Mittelwert
bildet: Aus einer dünnen schwarzen Linie neben einer weißen Linie
entsteht zum Beispiel eine breite graue Linie. Bereits diese
Vorfilterung entscheidet maßgeblich über die bei der Komprimierung
erreichbare Videoqualität: Je aufwändiger der Filter, desto besser
die Bildqualität nach der Reduktion.

Als nächstes ist die Konvertierung des sogenannten Farbraums an
der Reihe (Color Space Conversion). Wieder gibt das menschliche Auge
zu diesem Schachzug die Anregung. Es nimmt Farben (Chrominanz, »U«
und »V«) viel schlechter wahr als Helligkeit (Luminanz, »Y«).

Das Fernsehen arbeitet deswegen im RGB- statt im YUV-Farbmodell:
Einer Luminanz-Bandbreite von 4,5 MHz steht eine Farb-Bandbreite von
nur 1,5 MHz gegenüber. Allein die Umwandlung von RGB in YUV kann die
Datenmenge eines Signals etwa um die Hälfte reduzieren. Bereits
analoge Videos verwenden dieses Verfahren.

Ein wichtiges Kriterium für Videoberabeitung am PC ist die Art
der Digitalisierung. Das sogenannte Sampling misst die Spannung eines
analogen Signals in bestimmten Abständen und speichert sie als
digitalen Zahlenwert. Wegen der Sehschwäche des menschlichen Auges
werden im YUV-Farbraum die Farbsignale nur halb so oft gesampelt wie
die Helligkeit.

Vier Messungen von Y pro Zeiteinheit stehen nur je zwei Messungen
von U und V gegenüber (4:2:2-Modell). Von den 24 Bit pro Pixel des
RGB-Signals wird auf 16 Bit pro Pixel YUV reduziert, der Faktor liegt
bei 2:1. Gut für den Anwender: Das Signal hat immer noch volle
Studioqualität.

Datenreduzierung durch Skalierungs-Routinen
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Die größte Datenreduzierung erreicht die sogenannte Skalierung; die
Verringerung der drei Parameter Auflösung, Farbtiefe und
Bildwiederholfrequenz. Manche Software-Codecs verzichten ganz einfach
auf drei von vier Pixeln der ursprünglichen Auflösung (kodieren also
nur 1/16 der Bildpunkte), wiederholen nur 10 Bilder pro Sekunde
(2,5:1) und arbeiten mit einer Farbtiefe von 8 Bit statt 24 Bit
(3:1).

Der Komprimierungsfaktor: 16 x 2,5 x 3 ergibt 120:1, also ein
stark "gestauchtes" Videobild. Stehen diese drei wichtigen Parameter
vor der Komprimierung fest, so lassen sich Datenmenge und benötigte
Rechenzeit stark verringern, indem das Video zuvor auf diese
niedrigere Auflösung, Farbtiefe und Bildwiederholfrequenz
heruntergerechnet wird.

Ein weiteres wichtiges Werkzeug ist die Transformation, die bei
Codecs wie JPEG, MJPEG, MPEG und Px64 Verwendung findet. Sie benutzen
die sogenannte DCT (Diskrete Cosinus-Transformation):
Bildinformationen zerlegt sie in Blöcke von 8x8 Pixeln und teilt sie
in niedrige und hohe Frequenzbereiche auf.

Das Zauberwort heißt Quantisierung
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Der nächste Schritt der Komprimierung ist die Quantisierung: Sie
reduziert oder entfernt hohe Frequenzen (zum Beispiel scharfe
Kanten). Das Ergebnis ist ein Bild mit weicheren Konturen, die man
aber wegen der Datenreduktion in Kauf nimmt.

Bei der Quantisierung dienen wenige Bits als »Platzhalter« für
die Gesamtmenge. Bei leistungsfähigen Codecs reichen bei manchen
Bildern lediglich 2 Bits (4 Farben) aus, um das Bild adäquat zu
beschreiben (statt 8 Farbbits pro Pixel im RGB-Modell). Die
Datenmenge lässt sich auf diese Weise noch einmal dritteln.

Zum Schluss packen viele Codecs die Daten noch einmal verlustfrei
zusammen - ähnlich den Verfahren LHA, PKZIP etc., die man zum
Komprimieren von herkömmlichen Dateien verwendet. In der RLE-Methode
(Run-Length Encoding) ersetzt identische Bits durch Art und Anzahl
(zum Beispiel 1111222 durch 4132, also 4x1 und 3x2); das Huffman
Coding ersetzt identische, häufig auftauchende Bitfolgen durch
Abkürzungen (wie beim Morsen). Die Komprimierung der Einzelbilder ist
damit abgeschlossen. Eine Kombination der sieben Intraframe-Verfahren
lässt von dem ein Megabyte großen Originalbildes nur noch 24 Kilobyte
übrig.

Manche Codecs lassen es dabei bewenden, andere legen jetzt erst
richtig los. Denn bei Digitalvideos liegt die größte Datenredundanz
nicht innerhalb der Einzelbilder, sondern dazwischen. Viele Pixel
verändern sich von Bild zu Bild entweder gar nicht oder nur wenig,
zum Beispiel Hintergründe.

Jetzt setzen Interframe-Codecs wie MPEG den Kompressionshebel an:
Sie sagen sozusagen die Pixelveränderungen über mehrere Bilder hinweg
voraus und speichern nur noch die Bildunterschiede ab, nicht aber die
Einzelbilder. Das spart viel Platz: MPEG 4 beispielsweise benötigt
für eine Videodatei in der Größe 320 x 240 Pixeln bei vergleichbarer
Qualität nur ein Viertel des Platzes, den Cinepak trotz Komprimierung
braucht.

Predictive Coding legt ein komprimiertes Referenzbild fest (I-
Frame oder Key-Frame - wie bei Animationsberechnungen). Von diesem
aus wird ein weiteres, P-Frame genanntes Bild vorhergesagt - bei MPEG
das nächste, übernächste oder vierte. Aus beiden - dem I- und dem P-
Frame - können dazwischenliegende Bilder errechnet werden (B-Frames).
So »mogelt« sich der Codec durch das Movie, bis das nächste I-Frame
wieder gesicherte Daten liefert.

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Cu Selur

Ps.: Dachte das passt hier auch ganz gut

Dann kleben wir die Haftnotiz mal oben an, dass sie nicht verloren geht!

Bei Null anzufangen ist nicht vorteilhaft - aber zum Glück auch nicht nötig: In verschiedenen Rubriken dieses Boards gibt es Sticky-Beiträge (z.T. FAQs), besonders die in der Rubrik "Abspielprobleme" dürften interessant sein: Da findest du Hinweise, wie man herauskriegt, welcher Codec zum Erstellen einer AVI-Datei benutzt wurde - und damit auch, welchen Codec (meist inklusive DirectShow-Filter) du installieren mußt, um dir diese Datei dann auch ansehen zu können. Gern verwendete Analyseprogramme sind GSpot und AviCodec (letzterer macht sogar Vorschläge, wo man die Codecs bekommt - jedoch sind die nicht immer korrekt).

Auf jeden Fall kann ich nur davon abraten, Codec-Packs wie die von Nimo / Tsunami / KaZaA-Lite zu installieren, einige davon verändern mehr in der Registry, als Windows gut tut. Für die meisten MPEG4-Videos genügt - falls man nicht sogar die Original-Codecs vom jeweiligen Hersteller installiert, wie es sonst empfohlen wäre - die Installation von ffvfw und ffdshow: Das sind Universal-Codecs/DirectShow-Filter, die fast alle MPEG4-Videos decodieren bzw. abspielen können. Downloadadressen findest du in den Rubriken "XviD und andere MPEG4-Codecs" sowie "News".

Die meisten Standalones unterstützen VCDs und SVCDs, das sind CDs, auf denen MPEG 1 bzw 2 (bei SVCD) drauf ist. Wenn die CD nicht dem (S)VCD Standard entspricht, spielt der Standalone sie wahrscheinlich nicht ab.

Es gibt seit neuestem auch SAPs, die auch MPEG4 in avi abspielen können, da kann mann dann auch CDs mit avis, in denen DivX, Xvid oder 3ivX drin ist, abspielen.
Nur fuinktioniert das glaubich auch nicht immer so ganz.

Ja, die meisten MPEG4-Player unterstützen noch lange nicht den vollen Feature-Umfang des MPEG4-Standards. Man muss da oft auf nützliche Funktionen, die ein besseres Qualität/Bitrate Verhältnis ermöglichen würden, verzichten, wenn die fertigen AVIs am Ende auf solchen Universal-Playern laufen sollen. Worauf man konkret verzichten sollte, wurde aber bereits besprochen.

Vier Messungen von Y pro Zeiteinheit stehen nur je zwei Messungen
von U und V gegenüber (4:2:2-Modell). Von den 24 Bit pro Pixel des
RGB-Signals wird auf 16 Bit pro Pixel YUV reduziert, der Faktor liegt
bei 2:1. Gut für den Anwender: Das Signal hat immer noch volle
Studioqualität.

versteh ich nich...
dachte es geht hier um die umwandlung von analog(yuv) nach digital(rgb)
???

"Analog" sind physikalische Werte (Helligkeiten, Spannungen usw.), die sich über die Zeit verändern.

"Digital" sind Zahlenwerte mit bestimmter maximaler Genauigkeit, die zu bestimmten (diskreten) Zeitpunkten gemessen werden.

YUV und RGB sind im Allgemeinen beides digitale Beschreibungen von Farbwerten nach unterschiedlichen Modellen, denn die Speicherung (Datei) oder Darstellung (Grafikkarte) geschieht im PC zwangsläufig zunächst digital.

Das übliche Problem, das die meisten Leute nicht wissen was analog und was digital ist. Darum funktionieren ja auch immer die Werbeslogans aller" Digital, bunter, schöner, besser".

Zunächst einmal sind Farbräume eine reine Theorie, wie man eine Farbe beschreibt. Bei RGB mittels der sogenannten primärfarben rot, grün und blau. Bei YUV gibt es die helligkeit(Y) und die fie Farbe wird mittel Koordinaten der Axen rot-zu-gelb und grün-zu-blau(U und V bzw bei YPbPg Pb und Pg).

Diese daten können sowohl analog als auch digital übertragen werden. Dabei ist analog kein fester Wert, sondern ein ermittelter Wert, den man durch noch genaueres messen verfeinern kann, während digitale Werte durch ihre Datenbreite(also wie viele Zustände, an und aus, 0 und 1, man pro zeit übermitteln kan) abhängig.

Um das mal zu veranschaulichen.
Analog: 0,5 ist ein Wert zwischen 1 und 0. Oder wenn ich genauer messen kann zwischen 0,6 und 0,4 oder noch genauer zwischen 0,51 und 0,49 oder noch genauer 0,5000000000000001 und 0,499999999999999. Analogwerte sind also Messgenauigkeits abhängig.
Digital: Wenn eine lampe 0,001 Sekunden zum an und zum wieder ausschalten braucht, dann kannst du maximal 1000(oder eher 999) werte(an, aus) geben. Wenn die lampe aber 0,1 Sekunden braucht zum ändern des zustandes, kannst du nur 10(oder 9) Werte/Zustände übermitteln.

Hoffe das Hilft dem verständnis von Farbraum und was analog und digtal ist und das dies nichts miteinander zu tun hat.:cool:

Quote from ac-chan

Zunächst einmal sind Farbräume eine reine Theorie, wie man eine Farbe beschreibt. Bei RGB mittels der sogenannten primärfarben rot, grün und blau. Bei YUV gibt es die helligkeit(Y) und die fie Farbe wird mittel Koordinaten der Axen rot-zu-gelb und grün-zu-blau(U und V bzw bei YPbPg Pb und Pg).

Mal abgesehen davon, dass du mittlerweile schon unlesbarer schreibst als bergh (wie schwer ist es eigentlich, sich alles noch mal durchzulesen und ggf. zu "Ändern"?):

Der RGB-Farbraum existiert, weil er der physischen Farb im Auge entspricht; das menschliche Auge hat drei verschiedene Varianten der farbigkeitsempfindlichen Sinneszellen für je überwiegend rote, grüne oder blau-violette Farben.

Dabei wurde jedoch nicht beachtet, dass die Anzahl helligkeitsempfindlicher Sinneszellen viel höher und für die gesamte Bilderkennung wichtiger ist. Das Farbmodell YUV (oder YCbCr) versucht dem näherzukommen, und dabei auch nur drei Komponenten zu benötigen. Die Helligkeit (Y) entspricht dabei einer gewichteten Summe der drei RGB-Komponenten. U und V sind "Farbdifferenzwerte" - sie geben an, in welche Richtung die Farbigkeit sich von neutralem Grau unterscheidet. U (Cb) ist dabei die Abweichung zu blau oder nicht-blau (gelb), und V (Cr) ist die Abweichung zu rot oder nicht-rot (grün).