Michael Czechowski
3db80be669
- update klausur class with 135deg diagonal stripes - add aufgabe class with solid background - apply to all termin slides (0-5)
954 lines
21 KiB
Markdown
954 lines
21 KiB
Markdown
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marp: true
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theme: gaia
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paginate: true
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backgroundColor: #fff
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header: "Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege"
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footer: "Michael Czechowski – HdM Stuttgart – WS 2025/26"
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title: Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
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<style>
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:root {
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||
--color-foreground: #1a1a2e;
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||
--color-highlight: #1e5f8a;
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||
--color-dimmed: #4a4a6a;
|
||
}
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||
section.invert {
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||
--color-foreground: #fff;
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||
}
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||
section {
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||
font-size: 1.7rem;
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||
}
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h1 {
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||
color: #1e5f8a;
|
||
}
|
||
section.invert h1 {
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||
color: #fff;
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||
}
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h2 {
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color: #1f2937;
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||
}
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pre {
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background: #0f0f23;
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||
color: #5fb3e4;
|
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border-radius: 8px;
|
||
border-left: 3px solid #1e5f8a;
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||
}
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||
pre code {
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background: transparent;
|
||
color: inherit;
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||
}
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code {
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background: #1a1a2e;
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||
color: #5fb3e4;
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||
padding: 0.15em 0.4em;
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||
border-radius: 4px;
|
||
}
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||
a {
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||
color: var(--color-highlight);
|
||
}
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section.klausur {
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||
background: repeating-linear-gradient(
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||
135deg,
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||
#e3f2fd,
|
||
#e3f2fd 20px,
|
||
#fff 20px,
|
||
#fff 40px
|
||
) !important;
|
||
}
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section.klausur footer {
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||
display: none;
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||
}
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section.aufgabe {
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||
background: #e3f2fd !important;
|
||
}
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||
section.aufgabe footer {
|
||
display: none;
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||
}
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</style>
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<!-- _class: invert -->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _backgroundColor: #000 -->
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# Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien & Distributionswege
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**223015b** · Modul "Technik 1" · 1. Semester
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Digital- und Medienwirtschaft
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Hochschule der Medien Stuttgart
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**Wintersemester 2025/26**
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[https://librete.ch/hdm/223015b/](https://librete.ch/hdm/223015b/)
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!-- _class: lead -->
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# Termin 2 – 09.01.2026
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## Bild-, Audio- & Videoformate
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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Links: Hochauflösend
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Rechts: Stark komprimiert (JPEG-Artefakte sichtbar)
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Instagram-Effekt
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-->
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# Was ist ein Bild?
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**Digital = Pixelraster**
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**Beispiel: 1920×1080 (Full HD)**
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= 2.073.600 Pixel
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**Jedes Pixel = 3 Bytes (RGB)**
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||
2.073.600 × 3 = **6,2 MB**
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**Für EIN Foto!**
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<!--
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Zoom auf Pixel-Ebene zeigen
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Jedes Pixel = RGB-Tripel (3 Bytes)
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6 MB × 10.000 Fotos = 62 GB
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Smartphone-Speicher wäre schnell voll ohne Kompression
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-->
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<!-- _class: klausur -->
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<!-- _footer: '' -->
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# Rastergrafiken (Bitmaps)
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**Aufbau:** 2D-Array von Pixeln mit Farbwerten
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**Speicherbedarf (unkomprimiert):**
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Breite × Höhe × Farbtiefe (in Bytes)
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→ 1920×1080 × 3 Byte (RGB) = **6,2 MB**
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**Farbtiefe:**
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- 1 Bit = 2 Farben (S/W)
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- 8 Bit = 256 Farben (Graustufen/Palette)
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- 24 Bit = 16,7 Mio. Farben (True Color)
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- 32 Bit = True Color + Alpha (Transparenz)
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||
**Skalierung:** Interpolation (Nearest Neighbor, Bilinear, Bicubic)
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<!--
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||
DEFINITION: Bitmap = Bit-mapped graphics, 2D-Matrix aus Pixeln
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||
BERECHNUNG SPEICHERBEDARF: Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8)
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BEISPIEL: 1920×1080 × 24 Bit = 1920×1080×3 = 6.220.800 Bytes ≈ 6,2 MB
|
||
FARBTIEFE erklärt:
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- 1 Bit: 2^1 = 2 Farben (Schwarz/Weiß, Fax)
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||
- 8 Bit: 2^8 = 256 Farben (GIF, Graustufen)
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||
- 24 Bit: 2^24 = 16.777.216 Farben (True Color, RGB je 8 Bit)
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||
- 32 Bit: 24 Bit + 8 Bit Alpha-Kanal (Transparenz)
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||
INTERPOLATION bei Skalierung:
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||
- Nearest Neighbor: Schnell, pixelig (Pixel-Art)
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||
- Bilinear: Mittelwert aus 4 Nachbarn (Standard)
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||
- Bicubic: 16 Nachbarn, glatter (Photoshop-Standard)
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||
- Lanczos: Beste Qualität, rechenintensiv
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||
PRÜFUNGSRELEVANT: Speicherberechnung, Farbtiefe-Tabelle, warum Vergrößern problematisch
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-->
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<!-- _class: klausur -->
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<!-- _footer: '' -->
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# Vektorgrafiken
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**Speicherung als geometrische Primitive:**
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- Pfade (Bézierkurven mit Kontrollpunkten)
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- Grundformen (Rechteck, Ellipse, Polygon)
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- Text (Glyphen als Outlines)
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||
**SVG-Beispiel:**
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`<circle cx="50" cy="50" r="40" fill="#ff0000"/>`
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→ 3 Parameter statt 5.027 Pixel (r=40)
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||
**Rendering-Pipeline:**
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Vektordaten → Rasterisierung → Framebuffer → Display
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||
**Auflösungsunabhängig:** Gleiche Datei für Icon (32px) und Plakat (3m)
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<!--
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||
PRIMITIVE: Grundbausteine der Vektorgrafik
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- Pfade: Sequenz von Punkten, verbunden durch Linien/Kurven
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||
- Bézierkurven: Quadratisch (3 Kontrollpunkte), Kubisch (4 Kontrollpunkte)
|
||
- Formen: Rechteck, Ellipse, Polygon (intern als Pfade)
|
||
SVG-SYNTAX Beispiele:
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||
- <rect x="0" y="0" width="100" height="50"/>
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||
- <circle cx="50" cy="50" r="25"/>
|
||
- <path d="M 0 0 L 100 100"/> (MoveTo, LineTo)
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||
BERECHNUNG: Kreis mit r=40 → Fläche = π×40² ≈ 5.027 Pixel vs. 3 Parameter
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||
RENDERING-PIPELINE: Vector → Tessellation → Rasterization → Framebuffer
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FORMATE:
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- SVG: XML-basiert, Web-Standard, editierbar
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- PDF: Seiten-Beschreibungssprache, Vektoren + Raster gemischt
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||
- AI/EPS: Adobe-proprietär, Druckvorstufe
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||
PRÜFUNGSRELEVANT: Warum Vektoren skalierbar, SVG-Grundsyntax, Rendering-Pipeline
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-->
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<!-- _class: klausur -->
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<!-- _footer: '' -->
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# Raster vs. Vektor: Entscheidungskriterien
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| Kriterium | Raster | Vektor |
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|---|---|---|
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| **Speicherung** | Pixelmatrix | Geometrie + Attribute |
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| **Skalierung** | Qualitätsverlust | Verlustfrei |
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| **Komplexität** | O(Breite × Höhe) | O(Anzahl Objekte) |
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| **Bearbeitung** | Pixelbasiert | Objektbasiert |
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**Wann Raster?** Fotos, Texturen, komplexe Farbverläufe
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||
**Wann Vektor?** Logos, Icons, Typografie, technische Zeichnungen
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|
||
**Konvertierung:**
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- Raster → Vektor: Tracing (verlustbehaftet, approximiert)
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||
- Vektor → Raster: Rasterisierung (exakt, aber auflösungsgebunden)
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<!--
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||
KOMPLEXITÄT erklärt:
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- Raster O(w×h): Speicher wächst mit Pixelanzahl
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||
- Vektor O(n): Speicher wächst mit Objektanzahl
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BEISPIEL: Foto einer Wiese
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||
- Raster: 1920×1080 = 2 Mio. Pixel, komprimiert ~500 KB
|
||
- Vektor: Jeder Grashalm ein Pfad → Millionen Objekte, unkomprimierbar
|
||
KONVERTIERUNG:
|
||
- Raster→Vektor (Tracing): Kantenerkennung, verlustbehaftet
|
||
- Tools: Potrace (Open Source), Adobe Live Trace, Inkscape
|
||
- Funktioniert gut: Logos, Zeichnungen, Text
|
||
- Funktioniert schlecht: Fotos, Farbverläufe
|
||
- Vektor→Raster (Rasterisierung): Exakt, aber Auflösung fixiert
|
||
- Jeder Bildschirm macht das (GPU)
|
||
- Export: "Auflösung" wählen = Ziel-Pixelgröße
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||
ENTSCHEIDUNGSBAUM:
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||
- Foto/Screenshot? → Raster
|
||
- Logo/Icon/Diagramm? → Vektor
|
||
- Druckvorlage? → Vektor (Auflösungsunabhängig)
|
||
- Web-Animation? → SVG (Vektor) oder Video (Raster)
|
||
PRÜFUNGSRELEVANT: Wann welches Format, Konvertierungsrichtungen und deren Eigenschaften
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||
-->
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||
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||
---
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# Lossless: PNG
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||
**PNG = Portable Network Graphics (1996)**
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|
||
**Funktionsweise:**
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||
- Vorhersage (Pixel ähneln Nachbarn)
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- Differenz-Encoding
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||
- DEFLATE-Algorithmus (wie ZIP)
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|
||
**Kompression:** 20-50% Ersparnis
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||
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||
**Gut für:** Screenshots, Logos, Text
|
||
**Schlecht für:** Fotos
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||
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||
<!--
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||
PNG wurde entwickelt als GIF-Alternative (Patent-Probleme)
|
||
Lossless: Originaldaten bleiben erhalten
|
||
Transparenz: Alpha-Kanal (sanfte Übergänge)
|
||
DEFLATE: Gleicher Algorithmus wie ZIP
|
||
-->
|
||
|
||
---
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||
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# Lossy: JPEG
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|
||
**JPEG = Joint Photographic Experts Group (1992)**
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**Eigenschaften:**
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- Lossy Kompression
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- 90%+ Platzersparnis möglich
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- Artefakte bei hoher Kompression
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||
**6 MB → 500 KB** (typisch)
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<!--
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||
JPEG-Norm beschreibt nur Kompression, nicht Speicherformat
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||
JFIF = JPEG File Interchange Format (das eigentliche Dateiformat)
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||
Dateierweiterungen: .jpg, .jpeg, .jfif (alle gleich)
|
||
-->
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||
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||
---
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||
<!-- _header: '' -->
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||
<!-- _footer: '' -->
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||
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||
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||
<!--
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||
Beispiel: Stark komprimiertes JPEG
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||
Blocking (8×8-Blöcke sichtbar)
|
||
Ringing (Geister um Kanten)
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||
Color Banding (Verläufe "treppig")
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||
-->
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||
---
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# Wie funktioniert JPEG? (1/2)
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**Schritt 1: RGB → YCbCr**
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||
- Y = Helligkeit (Luminanz)
|
||
- Cb/Cr = Farbe (Chrominanz)
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||
|
||
**Warum?** Menschen sehen Helligkeit besser als Farbe
|
||
|
||
**Schritt 2: Chroma Subsampling**
|
||
Farbauflösung reduzieren (4:2:0)
|
||
→ 50% Datenmenge weg, kaum sichtbar
|
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|
||
<!--
|
||
YCbCr = Farbraum-Konversion
|
||
Y = Brightness, Cb = Blue-Yellow, Cr = Red-Green
|
||
4:2:0 Subsampling: Farbe nur jedes 2. Pixel horizontal & vertikal
|
||
Auge merkt's kaum, weil Helligkeitssehen dominiert
|
||
-->
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||
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||
---
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|
||
# Wie funktioniert JPEG? (2/2)
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||
|
||
**Schritt 3: DCT (Discrete Cosine Transform)**
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||
Bild in 8×8-Blöcke → Frequenzspektrum
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||
|
||
**Schritt 4: Quantisierung**
|
||
Hohe Frequenzen (Details) stark reduzieren
|
||
→ **Hier passiert Datenverlust!**
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||
|
||
**Schritt 5: Huffman-Coding**
|
||
Lossless-Kompression der Restdaten
|
||
|
||
<!--
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||
DCT: Ähnlich wie FFT bei Audio
|
||
8×8 Blöcke: Warum JPEG "blocky" wird bei hoher Kompression
|
||
Quantisierung: Quality-Schieberegler steuert genau das
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||
Huffman: Finale Effizienz (wie bei MP3)
|
||
-->
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||
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||
---
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||
|
||
# JPEG Qualität
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||
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||
| Quality | Dateigröße | Artefakte |
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||
|---------|------------|-----------|
|
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| **100** | ≈2-3 MB | Kaum |
|
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| **85-90** | ≈200-400 KB | Minimal |
|
||
| **50** | ≈100 KB | Sichtbar |
|
||
|
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**Sweet Spot: 85-90**
|
||
10x Kompression, für Menschen kaum unterscheidbar
|
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||
<!--
|
||
Quality 100 = Minimum Compression (nicht lossless!)
|
||
Quality 85-90 = Standard für Web
|
||
Quality 50 = Sichtbare Artefakte (Blocking, Ringing)
|
||
Photoshop "Save for Web": Standard ist 60
|
||
-->
|
||
|
||
---
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||
<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
|
||
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||
|
||
|
||
<!--
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||
GIF-Animation (z.B. Meme)
|
||
256 Farben, aber Animationen möglich
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||
-->
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||
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||
# Die GIF-Geschichte
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||
**GIF = Graphics Interchange Format (1987)**
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CompuServe (US-Online-Dienst)
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**Features:**
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- 256 Farben max (8-bit Palette)
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||
- Lossless (für Palette)
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- Animationen!
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||
**1994 Twist:** Unisys hält Patent auf LZW-Kompression
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||
→ Fordert Lizenzgebühren
|
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||
→ **"Burn All GIFs!" Kampagne**
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||
|
||
<!--
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||
CompuServe: Früher Online-Dienst (1969-2009)
|
||
LZW = Lempel-Ziv-Welch Compression
|
||
Unisys Patent-Trolling: Erst Jahre nach GIF-Einführung
|
||
Community-Reaktion: Boykott, Suche nach Alternative
|
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Ergebnis: PNG wurde entwickelt (1996)
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-->
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||
# PNG vs. GIF
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**GIF:**
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✓ Animationen
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✓ Breite Unterstützung
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❌ Nur 256 Farben
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❌ Patent-Probleme (bis 2003)
|
||
|
||
**PNG:**
|
||
✓ Millionen Farben
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||
✓ Alpha-Transparenz
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||
✓ Patent-frei
|
||
❌ Keine Animationen (bis APNG, 2004)
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||
|
||
**Ergebnis:** PNG für Grafiken, GIF für Memes!
|
||
|
||
<!--
|
||
APNG = Animated PNG (Firefox, Safari support)
|
||
WebP (Google, 2010): Animationen + bessere Kompression
|
||
GIF überlebte kulturell (Meme-Format)
|
||
"GIF" Aussprache: "Jif" vs. "Gif" – ewiger Streit
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# WebP & AVIF
|
||
|
||
**WebP (Google, 2010):**
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||
- Lossy UND Lossless
|
||
- Animationen
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||
- 25-35% kleiner als JPEG
|
||
|
||
**AVIF (2019):**
|
||
- Basiert auf AV1-Video-Codec
|
||
- 50% kleiner als JPEG
|
||
- HDR-Unterstützung
|
||
- Patent-frei
|
||
|
||
<!--
|
||
WebP: Von Google entwickelt, deshalb Skepsis
|
||
AVIF: Alliance for Open Media (Google, Netflix, Amazon, Mozilla...)
|
||
Browser-Support 2024: WebP fast überall, AVIF wachsend
|
||
JPEG bleibt dominant (Kompatibilität!)
|
||
-->
|
||
|
||
---
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||
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||
<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
|
||
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||
|
||
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||
<!--
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||
Vorher/Nachher: Hochauflösend vs. Instagram-Upload
|
||
Sichtbare Qualitätsverluste
|
||
-->
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||
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||
---
|
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|
||
# Warum Instagram eure Fotos "ruiniert"
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||
**Upload-Pipeline:**
|
||
1. Dein Foto: 12 MP, 8 MB
|
||
2. Instagram skaliert: max. 1080px
|
||
3. Re-Kompression: JPEG Quality ~75
|
||
4. Endgröße: 200-400 KB
|
||
|
||
**Warum?**
|
||
- Speicherkosten (Milliarden Fotos!)
|
||
- Ladezeiten (Mobile)
|
||
- Bandbreite (günstiger)
|
||
|
||
<!--
|
||
Instagram ist keine Kunstgalerie
|
||
Optimiert für Geschwindigkeit, nicht Qualität
|
||
Facebook macht dasselbe
|
||
Lösung: Portfolio-Websites (eigene Kontrolle)
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
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||
<!-- _class: aufgabe -->
|
||
|
||
|
||
|
||
# Hands-On: Kompression vergleichen
|
||
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||
**Aufgabe (40 Min):**
|
||
|
||
1. Hochauflösendes Foto (eigenes oder CC)
|
||
2. Exportiere:
|
||
- PNG
|
||
- JPEG Q100, Q85, Q50
|
||
- WebP (optional)
|
||
3. Tool: **[Squoosh.app](https://squoosh.app)** (Google-Tool)
|
||
4. Vergleiche: Dateigrößen, sichtbare Unterschiede
|
||
5. Wo werden Artefakte sichtbar?
|
||
|
||
<!--
|
||
Squoosh.app: Browser-basiert, keine Installation
|
||
Side-by-Side-Vergleich mit Zoom
|
||
Verschiedene Codecs testen
|
||
Studis sollen selbst "Sweet Spot" finden
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- _class: lead -->
|
||
|
||
# Teil 2: Video
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||
## Kompression & Codecs
|
||
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---
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||
<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
|
||
|
||
|
||
|
||
<!--
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||
Netflix 4K-Streaming
|
||
Unmöglich ohne moderne Codecs
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# Das Problem: Videos sind RIIIIIIIESIG
|
||
|
||
**1 Minute 4K-Video (3840×2160):**
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||
- 30 fps (Bilder/Sekunde)
|
||
- Jedes Bild: 24,8 MB (unkomprimiert)
|
||
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||
**Rechnung:**
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||
30 × 24,8 MB = **744 MB/Sekunde**
|
||
× 60 Sekunden = **44,6 GB/Minute**
|
||
|
||
**2-Stunden-Film: 5,3 TB!**
|
||
|
||
<!--
|
||
4K = 3840×2160 Pixel = 8,3 Megapixel pro Frame
|
||
30 fps = Standard, Kino = 24 fps, Gaming = 60+ fps
|
||
Ohne Kompression: Unmöglich zu streamen oder speichern
|
||
-->
|
||
|
||
---
|
||
|
||
# Container: Das Dateiformat
|
||
|
||
**Was ist ein Container?**
|
||
Das Dateiformat – eine "Box", die verschiedene Streams zusammenpackt:
|
||
- Video-Stream, Audio-Stream(s), Untertitel, Metadaten
|
||
|
||
**Gängige Container:**
|
||
- **MP4** (.mp4) – Web, Streaming
|
||
- **MKV** (.mkv) – Archiv, viele Streams
|
||
- **AVI** (.avi) – Legacy (veraltet)
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- **MOV** (.mov) – Apple-Ökosystem
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Container = Verpackung, nicht der Inhalt
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Ein MP4 sagt nichts über die Qualität aus
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MKV kann beliebig viele Audio/Untertitel-Spuren haben
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# Codec: Der Kompressionsalgorithmus
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**Was ist ein Codec?** (Coder/Decoder)
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Entscheidet, WIE Video/Audio komprimiert wird
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**Video-Codecs:**
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| Codec | Jahr | Verbreitung |
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|-------|------|-------------|
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| H.264/AVC | 2003 | Universell, überall |
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| H.265/HEVC | 2013 | 4K, effizient, Lizenzen |
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| VP9 | 2013 | YouTube, Google |
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| AV1 | 2018 | Zukunft, lizenzfrei |
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**Audio-Codecs:** AAC, MP3, Opus, FLAC
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<!--
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H.264 = De-facto-Standard seit 20 Jahren
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H.265 = 50% kleinere Dateien, aber teure Lizenzen
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AV1 = Open Source, Netflix/YouTube pushen es
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-->
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# Container + Codec = Video
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**Das Zusammenspiel:**
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```
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┌─────────────────────────────┐
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│ Container (z.B. MP4) │
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│ ┌────────────────────────┐ │
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│ │ Video-Stream (H.264) │ │
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│ ├────────────────────────┤ │
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│ │ Audio-Stream (AAC) │ │
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│ ├────────────────────────┤ │
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│ │ Untertitel (SRT) │ │
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│ └────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────┘
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```
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**Häufiger Irrtum:** "Das ist eine MP4-Datei"
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→ Sagt nichts über den Codec aus!
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Container ≠ Codec (häufiges Missverständnis!)
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MP4 ist KEIN Codec, sondern Container
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Ein MP4 kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten
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Prüfen mit: MediaInfo, ffprobe
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-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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Diagramm: Container mit verschiedenen Streams
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Video-Track (H.264)
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Audio-Track (AAC)
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Untertitel-Track (SRT)
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Metadaten (Titel, Künstler, etc.)
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-->
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# Video-Kompression: Drei Prinzipien
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**1. Spatial Compression (Intra-Frame)**
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Jedes Bild einzeln (wie JPEG)
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→ I-Frames
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**2. Temporal Compression (Inter-Frame)**
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||
Nur Änderungen zwischen Bildern
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→ P-Frames, B-Frames
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**3. Motion Compensation**
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"Ball bewegt sich von A nach B"
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<!--
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Spatial: Innerhalb eines Bildes (JPEG-ähnlich)
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||
Temporal: Zwischen Bildern (zeitliche Redundanz)
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Motion Compensation: Intelligente Vorhersage
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→ 90%+ Effizienz durch temporale Kompression
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-->
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# I-Frames, P-Frames, B-Frames
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**I-Frame (Intra):**
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Vollständiges Bild (wie JPEG)
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Groß, aber unabhängig
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**P-Frame (Predicted):**
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Referenziert vorherige Frames
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Viel kleiner
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**B-Frame (Bi-directional):**
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Referenziert vorherige UND zukünftige Frames
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Am effizientesten
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**GOP:** I - B - B - P - B - B - P - B - B - I
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<!--
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GOP = Group of Pictures (typisch 12-15 Frames)
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I-Frame: Alle 1-2 Sekunden nötig (für Seeking)
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P-Frame: "Pixel X bewegt sich 5px rechts"
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B-Frame: Komplex, aber beste Kompression
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||
Wenn du vorspulst: Sucht nach nächstem I-Frame
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-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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Visualisierung: I/P/B-Frame-Abhängigkeiten
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||
I-Frame = Vollbild (Keyframe), P/B-Frames speichern nur Unterschiede
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||
Quelle: https://www.canon.com.hk/cpx/en/technical/va_EOS_Movie_Compression_Options_All_I_and_IPB.html
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# H.264: Der König
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**H.264 / AVC (2003)**
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**Warum dominant?**
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✓ Exzellente Kompression (100:1 möglich)
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✓ Hardware-Support (jedes Gerät seit ~2010)
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✓ YouTube, Netflix, Blu-ray – alles H.264
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**Features:**
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- Variable Block-Größen (16×16 bis 4×4)
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- Deblocking-Filter
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- CABAC-Coding
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AVC = Advanced Video Coding
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MPEG-4 Part 10 = H.264 (gleicher Standard)
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Revolutionierte Video-Streaming
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Hardware-Decoder in CPUs/GPUs → Batterie-schonend
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CABAC = Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding
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# Das Patent-Problem
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**H.264 ist NICHT frei!**
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**MPEG-LA (Patent Pool):**
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- 2.000+ Patente von ~30 Unternehmen
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- Apple, Microsoft, Sony, Panasonic...
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**Lizenzgebühren:**
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- Hardware-Decoder: $0,20/Einheit
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- Content-Distribution: Kostenlos für "Internet Broadcast"
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**Problem:** Open-Source-Projekte in Grauzone
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MPEG-LA = Licensing Authority
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Firefox weigerte sich lange, H.264 zu supporten (Patent-Gründe)
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Chromium musste extern linken
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Patent-Pool: Firmen teilen Patente, gemeinsame Lizenzierung
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"Free to View" Klausel: YouTube etc. kostenlos
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# H.265 / HEVC
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**H.265 (2013):**
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50% bessere Kompression als H.264
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**ABER:** Patent-Desaster
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||
**Drei (!) konkurrierende Patent-Pools:**
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- MPEG-LA
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- HEVC Advance
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- Velos Media
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→ Viele bleiben bei H.264 oder suchen Alternativen
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<!--
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||
HEVC = High Efficiency Video Coding
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Technisch überlegen, aber juristisch Albtraum
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Apple nutzt HEVC (iPhone-Videos)
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Netflix zögert wegen Lizenzkosten
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||
Fragmentierung verzögert Adoption
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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YouTube VP9-Logo
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Google's Patent-freie Alternative
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# VP9: Googles Antwort
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**VP9 (2013):**
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Entwickelt von Google (On2-Akquisition)
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**Eigenschaften:**
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✓ Ähnlich H.265-Kompression
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✓ KOSTENLOS, patent-frei (laut Google)
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✓ YouTube nutzt VP9 für 4K
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**Nachteile:**
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❌ Hardware-Support langsam
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❌ Höherer CPU-Aufwand
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❌ Nicht universell wie H.264
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<!--
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On2 Technologies: Gekauft 2010 für $133M
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||
VP8 → VP9 → AV1 (Evolution)
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YouTube forciert VP9: 4K-Videos nur VP9/AV1
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||
Hardware-Decoder erst ab ~2016 (langsame Adoption)
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||
-->
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<!-- _header: '' -->
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<!-- _footer: '' -->
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<!--
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||
AV1-Logo
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||
Alliance for Open Media
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-->
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# AV1: Die Open-Source-Revolution
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||
**AV1 (2018):**
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Alliance for Open Media: Google, Netflix, Amazon, Microsoft, Apple, Mozilla...
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||
**Ziel:** Patent-freier, moderner Codec
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||
**Features:**
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✓ 30% besser als H.265
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✓ Royalty-free, Open Source
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✓ 8K, HDR, hohe Frame-Rates
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||
**Stand 2025:**
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||
YouTube, Netflix nutzen AV1 für 4K/8K
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<!--
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||
AOM = Alliance for Open Media (2015 gegründet)
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Alle Big-Tech-Player vereint (historisch!)
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||
"Fuck you" an Patent-Mafia
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||
Problem: Encoding SEHR langsam (10-100x vs. H.264)
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||
Hardware-Encoder kommen (ab 2020er-GPUs)
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-->
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||
# Adaptive Bitrate Streaming
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**Problem:** Internet-Geschwindigkeit variiert
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**Lösung:** Mehrere Qualitäten parallel
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||
**MPEG-DASH / HLS:**
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- 4K (20 Mbps)
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- 1080p (5 Mbps)
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||
- 720p (2,5 Mbps)
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- 480p (1 Mbps)
|
||
- 240p (0,5 Mbps)
|
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||
Segmente: 2-10 Sekunden (Player wählt dynamisch)
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<!--
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||
DASH = Dynamic Adaptive Streaming over HTTP
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||
HLS = HTTP Live Streaming (Apple)
|
||
Beide ähnlich, aber inkompatibel
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||
Manifest-Datei: Liste aller Qualitäten
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||
Player misst Bandbreite, wechselt live
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||
→ Warum Netflix plötzlich pixelig wird
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-->
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<!-- _header: '' -->
|
||
<!-- _footer: '' -->
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||
<!--
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||
Visualisierung: Qualitätswechsel während Playback
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||
Bandbreite schwankt → Player reagiert
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-->
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# Container im Detail
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**MP4:** Standard für Web/Mobile, DRM-fähig (H.264, H.265, AV1)
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||
|
||
**MKV:** Open Source, beliebig viele Spuren (fast jeder Codec)
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||
|
||
**WebM:** Google/Web-optimiert (nur VP9/AV1 + Opus/Vorbis)
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||
|
||
<!--
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||
MP4 = MPEG-4 Part 14 (ISO-Standard)
|
||
Matroska = Russisch: Matrjoschka (Puppen ineinander)
|
||
WebM = Subset von Matroska (HTML5-Video)
|
||
MKV vs. MP4: Offenheit vs. Kompatibilität
|
||
-->
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||
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||
<!-- _class: aufgabe -->
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# Hands-On: Video analysieren
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**Aufgabe (40 Min):**
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||
**Tools:**
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- Desktop: FFmpeg, HandBrake, [MediaInfo](https://mediaarea.net/MediaInfoOnline)
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||
- Browser: [Squoosh.app](https://squoosh.app) (Bilder), [MediaInfo Online](https://mediaarea.net/MediaInfoOnline)
|
||
- iOS/Android: MediaInfo App, VLC
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1. Download: CC-Video (Big Buck Bunny, ~1 Min)
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||
2. Analysiere: Container, Codec, Bitrate, Auflösung
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3. Konvertiere: H.264 vs. H.265 (gleiche Qualität)
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||
4. Vergleiche: Größen, Encoding-Zeit
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||
|
||
<!--
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||
Big Buck Bunny: Open-Source-Film (Blender Foundation)
|
||
FFmpeg: Swiss Army Knife für Video
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||
HandBrake: GUI für FFmpeg (einfacher)
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||
MediaInfo: Detaillierte Datei-Analyse
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||
Encoding-Zeit: H.265 deutlich langsamer als H.264
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||
-->
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||
|
||
---
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<!-- _class: lead -->
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# Fragen & Diskussion
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**Kontakt:** mail@librete.ch
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**Folien:** Online verfügbar unter https://librete.ch/hdm/223015b
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# Lizenz & Attribution
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Diese Präsentation ist lizenziert unter **Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)**
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- Erlaubt Teilen & Anpassen mit Namensnennung
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- Adaptionen müssen unter gleicher Lizenz geteilt werden
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Vollständige Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
|
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