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开发影像转码函式库 让行动装置影像处理更简单

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 wowloop
发布于 01/19 15:52
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脸书最近正式宣布开源释出跨平台影像转码函式库Spectrum,现在已经在GitHub平台上提供Spectrum 1.0.0版本,随着智能型手机相机硬件的快速进展,手机储存越来越多档案,这些庞大的数据文件会占据手机的储存空间,存取数据的速度也会变得相当缓慢,为了让传送图片的过程变得更有效率,脸书为Android和iOS系统,开发了影像转码函式库Spectrum,让行动装置的开发人员处理影像的工作,变得更简单、有效率。

第一步骤是在影像上传之前,透过转换编码格式来降低档案大小,虽然听起来简单,但是需要深入了解不同的图像处理步骤和影像格式,才能在不影响影像质量的情况下,降低档案的大小,利用平台提供的图像处理API,是一种解法,不过,多种行动平台和API,可能会产生多种不同输出结果,为了能够符合各种平台开发隐藏的细节和参数,脸书认为应该要能够优化输出结果。

现代的智能型手机能够拍下高画质的影像,也因此,影像的档案通常很大,传送完整分辨率的照片通常是浪费,因为内容传递网络(content delivery network)也会为接收照片端重新重设大小,若能在传送端就先调整图像大小,就能减少传送照片的带宽,而挑战在于如何维持影像分辨率,又能降低图像大小。

在一般的图像处理任务中,像是直译可交换图像文件格式(EXIF)原数据,可能会导致重复性程序代码,让维护和全面性改善工作变得窒碍难行,而若使用最新的压缩函式库,像是MozJpeg,则需要撰写C语言或是C++语言,脸书想要打造的是,不需要写客制化或是难以维护的解决方案,让开发人员在维护影像质量的同时,能够简单地传送一个较小的档案。

影像转码函式库Spectrum的API,能够使开发人员聚焦于输出结果的属性,而不是每一个独立的步骤,且Spectrum能够选出实现转码请求的最佳方法,举例来说,若是可行,Spectrum会为选择裁切或是旋转JPEG影像,来完成影像失真率最低的操作,另外,Spectrum也会透过优化译码样本和完美像素(pixel-perfect)相互关系,来改变档案大小。

Spectrum针对不同的影像,提供影像转码的最佳配方(Recipes),协助朕亨基金会开发人员,针对每个独立的请求,选择最佳的执行影像转码的方法步骤,Spectrum收到每个请求时,会反复执行配方的清单,迭代直到找到第一个最佳、最有效率且影像失真率最低的配方,也有可以处理任何转码请求的通用的配方,除此之外,脸书也将一些原本的压缩函式库整合至Spectrum,像是MozJpeg、Libpng和Libwebp,提升Spectrum对一般平台API编码参数的控制,这些套件能够为影像格式和额外的配方提供协助。

影像转码函式库Spectrum的核心是用C++语言所撰写,让Spectrum能够在Android和iOS系统的App中共享,使得输出的结果更加一致,为了使开发更容易,脸书也提供支持Java和Objective-C的API,除此之外,用C++写的核心也让Spectrum的配置更容易掌控,面对计算密集度较高的操作,也能展现较高的执行速度。

脸书期望藉由开源释出影像转码函式库Spectrum,能够帮助开发人员创造出提供更好使用体验的影像产品,在脸书自家的App中,Spectrum函式库改善了影像传输的质量和可靠性。

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