¿Cómo funciona la compresión de archivos?
Los ingenieros de software siempre han desarrollado nuevas formas de ajustar una gran cantidad de datos en un espacio pequeño. Fue cierto cuando nuestros discos duros eran pequeños y la llegada de Internet lo ha vuelto más crítico. La compresión de archivos juega un papel importante en la conexión con nosotros, ya que nos permite enviar menos datos en la línea para que podamos tener descargas más rápidas y ajustar más conexiones a redes ocupadas.
Entonces, cómo funciona?
Responder a esa pregunta implicaría explicar algunas matemáticas muy complicadas, ciertamente más de lo que podemos abarcar en este artículo, pero no es necesario que comprenda exactamente cómo funciona matemáticamente para comprender los conceptos básicos..
Las bibliotecas más populares para comprimir texto se basan en dos algoritmos de compresión, que usan ambos al mismo tiempo para lograr relaciones de compresión muy altas. Estos dos algoritmos son "LZ77" y "Codificación de Huffman". La codificación de Huffman es bastante complicada, y no entraremos en detalles sobre eso aquí. En primer lugar, utiliza algunas matemáticas de fantasía para asignar más corto códigos binarios a letras individuales, reduciendo el tamaño de los archivos en el proceso. Si desea obtener más información al respecto, consulte este artículo sobre cómo funciona el código, o este explicador de Computerphile.
LZ77, por otro lado, es relativamente simple y es de lo que hablaremos aquí. Busca eliminar las palabras duplicadas y reemplazarlas por una “clave” más pequeña que represente la palabra.
Tomemos este breve texto, por ejemplo:
El algoritmo LZ77 miraría este texto, se daría cuenta de que repite "howtogeek" tres veces, y lo cambiaría a esto:
Luego, cuando quiera leer el texto, reemplazará cada instancia de (h) con "howtogeek", devolviéndonos a la frase original.
A esto le llamamos compresión "sin pérdida": los datos que ingresas son los mismos que los que obtienes. Nada se pierde.
En realidad, LZ77 no usa una lista de claves, sino que reemplaza la segunda y tercera ocurrencia con un enlace en la memoria:
Así que ahora, cuando llegue a (h), volverá a "howtogeek" y leerá eso en su lugar..
Si estás interesado en una explicación más detallada, este video de Computerphile es bastante útil..
Ahora, este es un ejemplo idealizado. En realidad, la mayoría del texto se comprime con teclas tan pequeñas como unos pocos caracteres. Por ejemplo, la palabra "el" se comprimiría incluso cuando aparece en palabras como "allí", "su" y "luego". Con el texto repetido, puede obtener algunas relaciones de compresión locas. Tome este archivo de texto con la palabra "howtogeek" repetida 100 veces. El archivo de texto original es de tres kilobytes de tamaño. Sin embargo, cuando se comprime, solo ocupa 158 bytes. Eso es casi el 95% de compresión..
Ahora, obviamente, es un ejemplo bastante extremo, ya que acabamos de repetir la misma palabra una y otra vez. En la práctica general, es probable que obtengas alrededor de un 30-40% de compresión usando un formato de compresión como ZIP en un archivo que es principalmente texto.
Este algoritmo LZ77 se aplica a todos los datos binarios, por cierto, y no solo a texto, aunque el texto en general es más fácil de comprimir debido a la cantidad de palabras repetidas que utilizan la mayoría de los idiomas. Un idioma como el chino puede ser un poco más difícil de comprimir que el inglés, por ejemplo.
¿Cómo funciona la compresión de imagen y video??
La compresión de video y audio funciona de manera muy diferente. A diferencia del texto en el que puede tener una compresión sin pérdida, y no se pierden datos, con las imágenes tenemos lo que se llama "Compresión con pérdida" en la que sí pierde algunos datos. Y cuanto más comprimes, más datos perderás..
Esto es lo que conduce a esos archivos JPEG de aspecto horrible que las personas han subido, compartido y capturado en pantalla varias veces. Cada vez que la imagen se comprime, pierde algunos datos..
Aquí hay un ejemplo. Esta es una captura de pantalla que tomé que no se ha comprimido en absoluto..
Luego tomé esa captura de pantalla y la ejecuté en Photoshop varias veces, cada vez que la exportaba como un JPEG de baja calidad. Aquí está el resultado.
Se ve bastante mal, ¿verdad??
Bueno, este es solo el peor de los casos, exportando a una calidad JPEG del 0% cada vez. A modo de comparación, aquí hay un JPEG de 50% de calidad, que es casi indistinguible de la imagen PNG de origen a menos que lo explote y lo mire de cerca..
El PNG para esta imagen tenía un tamaño de 200 KB, pero este JPEG de 50% de calidad es de solo 28 KB.
Entonces, ¿cómo se ahorra tanto espacio? Bueno, el algoritmo JPEG es una hazaña de ingeniería. La mayoría de las imágenes almacenan una lista de números, y cada número representa un solo píxel.
JPEG no hace nada de esto. En su lugar, almacena imágenes utilizando algo llamado Transformada de coseno discreto, que es una colección de ondas sinusoidales que se suman a intensidades variables. Utiliza 64 ecuaciones diferentes, pero la mayoría de ellas no se usan. Esto es lo que hace el control deslizante de calidad para JPEG en Photoshop y otras aplicaciones de imagen: elija cuántas ecuaciones usar. Las aplicaciones luego usan la codificación Huffman para reducir aún más el tamaño del archivo.
Esto le da a los JPEG una relación de compresión increíblemente alta, lo que puede reducir un archivo que sería de varios megabytes a un par de kilobytes, dependiendo de la calidad. Por supuesto, si lo usas demasiado, terminas con esto:
Esa imagen es horrible. Pero pequeñas cantidades de compresión JPEG pueden tener un impacto significativo en el tamaño del archivo, y esto hace que JPEG sea muy útil para la compresión de imágenes en sitios web. La mayoría de las imágenes que ve en línea están comprimidas para ahorrar tiempo de descarga, especialmente para usuarios móviles con conexiones de datos deficientes. De hecho, todas las imágenes en How-To Geek se han comprimido para que la carga de la página sea más rápida y probablemente nunca lo hayas notado..
Compresión de video
El video funciona un poco diferente de las imágenes. Pensarías que solo comprimirían cada fotograma de video usando JPEG, y ciertamente lo hacen, pero hay un mejor método para video.
Usamos algo llamado "compresión entre cuadros", que calcula los cambios entre cada cuadro y solo los almacena. Entonces, por ejemplo, si tiene una toma relativamente fija que toma varios segundos en un video, se ahorra mucho espacio porque el algoritmo de compresión no necesita almacenar todas las cosas en la escena que no cambian. La compresión entre cuadros es la razón principal por la que tenemos TV digital y video web. Sin él, los videos serían cientos de gigabytes, más que el tamaño promedio del disco duro en 2005 cuando se lanzó YouTube.
Además, dado que la compresión entre cuadros funciona mejor con el video principalmente estacionario, esta es la razón por la cual el confeti arruina la calidad del video.
Nota: GIF no hace esto, por lo que los GIF animados son a menudo muy cortos y pequeños, pero aún tienen un tamaño de archivo bastante grande.
Otra cosa a tener en cuenta sobre el video es su tasa de bits: la cantidad de datos permitidos en cada segundo. Si su tasa de bits es de 200 kb / s, por ejemplo, su video se verá bastante mal. La calidad aumenta a medida que aumenta la tasa de bits, pero después de un par de megabytes por segundo, se obtienen rendimientos decrecientes.
Este es un cuadro ampliado tomado de un video de una medusa. El de la izquierda está a 3Mb / s, y el de la derecha es de 100Mb / s.
Un aumento de 30x en el tamaño del archivo, pero no mucho en la calidad. En general, los videos de YouTube se sitúan en torno a 2-10Mb / s según su conexión, ya que probablemente no se notará nada más..
Esta demostración funciona mejor con el video real, por lo que si desea comprobarlo usted mismo, puede descargar los mismos videos de prueba de tasa de bits que se utilizan aquí..
Compresion de audio
La compresión de audio funciona de manera muy similar a la compresión de texto e imagen. Cuando JPEG elimina los detalles de una imagen que no verá, la compresión de audio hace lo mismo con los sonidos. Es posible que no necesite escuchar el chirrido de la selección de guitarra en la cuerda si la guitarra real es mucho más fuerte.
El MP3 también utiliza la tasa de bits, que va desde el extremo inferior de 48 y 96 kbps (el bajo) hasta los 128 y 240kbps (bastante bueno) hasta los 320kbps (audio de alta gama), y es probable que solo escuche la diferencia con auriculares excepcionalmente buenos ( y orejas).
También hay códecs de compresión sin pérdida para el audio, el principal es FLAC, que utiliza la codificación LZ77 para ofrecer un audio completamente sin pérdida. Algunas personas confían en la calidad de audio perfecta de FLAC, pero con la prevalencia de MP3, parece que la mayoría de la gente no puede decir o no importa la diferencia.
