HM编码器代码阅读(12)——CU编码

CU编码   

  注意事项

1、帧间预测分为两种：merge模式（skip模式是一种特殊的merge模式）和AMVP模式（即普通的帧间预测模式）；

2、merge模式只支持2Nx2N的划分。

3、 帧内预测只支持2Nx2N和NxN的划分模式

    CU编码流程

一、先确定iMinQP和iMaxQP

    这两个值可以从码率控制对象中得到，也可以自定义

二、如果是P、B类型的slice

    1、先处理merge模式和AMVP模式的2Nx2N划分模式

        通过一个循环遍历iMinQP到iMaxQP之间的所有QP，对每一个QP，尝试merge模式以及AMVP的2Nx2N模式，然后选出最优的模式。

    2、处理AMVP剩余的划分模式

        （1）处理NxN模式

        （2）处理2NxN模式

        （3）处理Nx2N模式

        （4）测试AMP_ENC_SPEEDUP宏是否开启

        （5）如果AMP_ENC_SPEEDUP宏开启

                1）如果TestAMP_Hor、TestAMP_Ver（可以通过一个函数去检测）为真，那么处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式：

                    ①处理2NxnU模式
                    ②处理2NxnD模式
                    ③处理nLx2N模式
                    ④处理nRx2N模式

                2）如果TestAMP_Hor、TestAMP_Ver为假，但是定义了AMP_MRG宏，而且TestMergeAMP_Hor、TestMergeAMP_Ver（也可以通过函数去检测）为真，那么处                理 2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式：

                    ①处理2NxnU模式
                    ②处理2NxnD模式
                    ③处理nLx2N模式
                    ④处理nRx2N模式

                3）否则（即TestAMP_Hor、TestAMP_Ver为假，也没有定义AMP_MRG宏）不再处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式。

        （6）如果AMP_ENC_SPEEDUP宏没有开启，那么直接处理下面模式

                    ①处理2NxnU模式
                    ②处理2NxnD模式
                    ③处理nLx2N模式
                    ④处理nRx2N模式

三、如果是I类型的slice

    那么处理帧内预测的两种模式：2Nx2N和NxN

四、尝试PCM模式

    注意满足一定条件才会尝试PCM模式。

五、递归处理子CU

    同样通过一个循环遍历iMinQP到iMaxQP之间的所有QP，对于每一个QP，递归调用xCompressCU。

六、通过比较选出最优的模式

下面是编码的流程图：

    

    总结，其实xCompressCU的作用就是从LCU开始深度遍历，计算每一个depth上最优的模式，再综合比较各个depth上最优的模式，选出最优的模式

    为了便于理解把xCompressCU的一些无关代码删除，下面是精简版的xCompressCU

/*** 压缩CU的内部函数*/#if AMP_ENC_SPEEDUP // 编码加速宏Void TEncCu::xCompressCU( TComDataCU*& rpcBestCU, TComDataCU*& rpcTempCU, UInt uiDepth, PartSize eParentPartSize )#elseVoid TEncCu::xCompressCU( TComDataCU*& rpcBestCU, TComDataCU*& rpcTempCU, UInt uiDepth )#endif{Int iBaseQP = xComputeQP( rpcBestCU, uiDepth );// 基本的量化步长32// 最小的步长Int iMinQP;// 最大的步长Int iMaxQP;// 使用码率控制// 注意这里的QP使用了，码率控制对象计算出来的QP// 通过QP，码率控制对象控制了编码器的比特率if ( m_pcEncCfg->getUseRateCtrl() ){iMinQP = m_pcRateCtrl->getRCQP(); iMaxQP = m_pcRateCtrl->getRCQP();}// 删除了无关代码（对理解预测没有太大用处的代码）.../*** 核心*/if(!bSliceEnd && !bSliceStart && bInsidePicture ){        // 此循环测试每一种量化步长，计算率失真，选出最优的QPfor (Int iQP=iMinQP; iQP<=iMaxQP; iQP++)//1次循环，iMinQP==iMaxQP{            // 是否为无损模式const Bool bIsLosslessMode = isAddLowestQP && (iQP == iMinQP);// falseif (bIsLosslessMode){iQP = lowestQP;}// 初始化rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );// do inter modes, SKIP and 2Nx2N/* ** 在处理所有的其他模式之前，先处理帧间skip和2Nx2N的模式** 特别是对于2Nx2N的划分，要分两次处理：** 1、尝试merge模式——xCheckRDCostMerge2Nx2N** 2、尝试普通的帧间预测（即AMVP）——xCheckRDCostInter*/if( rpcBestCU->getSlice()->getSliceType() != I_SLICE ){                // skip模式处理if(m_pcEncCfg->getUseEarlySkipDetection()){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2Nx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );//by Competition for inter_2Nx2N}// merge模式xCheckRDCostMerge2Nx2N( rpcBestCU, rpcTempCU, &earlyDetectionSkipMode );//by Merge for inter_2Nx2NrpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );                // 2Nx2N模式if(!m_pcEncCfg->getUseEarlySkipDetection()){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2Nx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode()){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}}if (bIsLosslessMode){iQP = iMinQP;}}if(!earlyDetectionSkipMode){// 在实际的处理过程当中，对LCU的划分都是以4x4大小的块进行划分的，这是为了处理方便，然后以Z扫描的方式进行扫描，这也是为了方便递归            // 遍历每一种量化步长for (Int iQP=iMinQP; iQP<=iMaxQP; iQP++){const Bool bIsLosslessMode = isAddLowestQP && (iQP == iMinQP);if (bIsLosslessMode){iQP = lowestQP;}rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );// do inter modes, NxN, 2NxN, and Nx2N/*** 普通的帧间预测（普通的帧间预测就是AMVP）开始：** 注意：这里不再处理merge模式和普通帧间的2Nx2N划分模式，** 这是因为前面已经处理过2Nx2N的划分模式了，merge模式只对于2Nx2N的划分才有效** 因此下面的处理是没有merge模式和2Nx2N的划分模式的*/if( rpcBestCU->getSlice()->getSliceType() != I_SLICE ){// NxN模式的处理if(!( (rpcBestCU->getWidth(0)==8) && (rpcBestCU->getHeight(0)==8) )){if( uiDepth == g_uiMaxCUDepth - g_uiAddCUDepth && doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_NxN   );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );}}// Nx2N模式的处理if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_Nx2N  );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_Nx2N ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}// 2NxN的模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxN  );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_2NxN){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}#if 1//! Try AMP (SIZE_2NxnU, SIZE_2NxnD, SIZE_nLx2N, SIZE_nRx2N)                    // 接下来是2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N的划分模式的处理/*** 接下来的处理有点讲究：** 1、首先测试AMP_ENC_SPEEDUP宏（表示是否加快编码速度）是否开启** 2、如果AMP_ENC_SPEEDUP宏开启** （1）默认情况下，如果TestAMP_Hor、TestAMP_Ver为真，那么可以处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式** （2）如果TestAMP_Hor、TestAMP_Ver为假，但是开启了AMP_MRG宏，而且TestMergeAMP_Hor、TestMergeAMP_Ver为真，那么还是可以处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式**否则不再处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式**（3）由于上面会根据一些条件来判断是否需要处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式，因此某些时候速度会快一点** 3、如果AMP_ENC_SPEEDUP关闭**那么直接处理2NxnU、2NxnD、nLx2N、nRx2N这四种模式，因为没有了条件限制，这四种模式都要测试，因此，速度会慢一点*/if( pcPic->getSlice(0)->getSPS()->getAMPAcc(uiDepth) ){#if AMP_ENC_SPEEDUP        Bool bTestAMP_Hor = false, bTestAMP_Ver = false;#if AMP_MRGBool bTestMergeAMP_Hor = false, bTestMergeAMP_Ver = false;                        // 测试TestAMP_Hor和TestAMP_Ver是否为真deriveTestModeAMP (rpcBestCU, eParentPartSize, bTestAMP_Hor, bTestAMP_Ver, bTestMergeAMP_Hor, bTestMergeAMP_Ver);#else // else of AMP_MRGderiveTestModeAMP (rpcBestCU, eParentPartSize, bTestAMP_Hor, bTestAMP_Ver);#endif // end of AMP_MRG//! Do horizontal AMP// TestAMP_Hor为真的话，可以使用2NxnU和2NxnD这两种划分模式if ( bTestAMP_Hor ){// 处理2NxnU模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnU );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_2NxnU ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}// 处理2NxnD模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnD );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_2NxnD ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}}#if AMP_MRG                        // TestMergeAMP_Hor为真的话可以使用2NxnU、2NxnD这两种模式else if ( bTestMergeAMP_Hor ) {// 处理2NxnU模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnU, true );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_2NxnU ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}// 处理2NxnD模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnD, true );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_2NxnD ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}}#endif // end of AMP_MRG//! Do horizontal AMP// TestAMP_Ver为真可以处理nLx2N、nRx2N两种模式if ( bTestAMP_Ver ){// 处理nLx2N模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nLx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_nLx2N ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}// 处理nRx2N模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nRx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );}}#if AMP_MRG// TestMergeAMP_Ver为真可以处理nLx2N、nRx2N模式else if ( bTestMergeAMP_Ver ){// 处理nLx2N模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nLx2N, true );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );if(m_pcEncCfg->getUseCbfFastMode() && rpcBestCU->getPartitionSize(0) == SIZE_nLx2N ){doNotBlockPu = rpcBestCU->getQtRootCbf( 0 ) != 0;}}// 处理nRx2N模式if(doNotBlockPu){xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nRx2N, true );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );}}#endif // end of AMP_MRG#else // else of AMP_ENC_SPEEDUP xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnU );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2NxnD );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nLx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );xCheckRDCostInter( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_nRx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );#endif // end of AMP_ENC_SPEEDUP}    #endif} // 帧间预测结束！！！！// do normal intra modes// speedup for inter frames// 帧内预测开始，帧内预测只有两种划分：2Nx2N、NxNif( rpcBestCU->getSlice()->getSliceType() == I_SLICE || rpcBestCU->getCbf( 0, TEXT_LUMA     ) != 0   ||rpcBestCU->getCbf( 0, TEXT_CHROMA_U ) != 0   ||rpcBestCU->getCbf( 0, TEXT_CHROMA_V ) != 0     ) // avoid very complex intra if it is unlikely{// 帧内2Nx2N模式xCheckRDCostIntra( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_2Nx2N );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );// 帧内NxNif( uiDepth == g_uiMaxCUDepth - g_uiAddCUDepth )//g_uiMaxCUDepth=4，g_uiAddCUDepth=1{if( rpcTempCU->getWidth(0) > ( 1 << rpcTempCU->getSlice()->getSPS()->getQuadtreeTULog2MinSize() ) ){xCheckRDCostIntra( rpcBestCU, rpcTempCU, SIZE_NxN   );rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );}}} // 帧内预测结束！！！// test PCM// 尝试PCM模式if(pcPic->getSlice(0)->getSPS()->getUsePCM()&& rpcTempCU->getWidth(0) <= (1<<pcPic->getSlice(0)->getSPS()->getPCMLog2MaxSize())&& rpcTempCU->getWidth(0) >= (1<<pcPic->getSlice(0)->getSPS()->getPCMLog2MinSize()) ){UInt uiRawBits = (2 * g_bitDepthY + g_bitDepthC) * rpcBestCU->getWidth(0) * rpcBestCU->getHeight(0) / 2;UInt uiBestBits = rpcBestCU->getTotalBits();if((uiBestBits > uiRawBits) || (rpcBestCU->getTotalCost() > m_pcRdCost->calcRdCost(uiRawBits, 0))){xCheckIntraPCM (rpcBestCU, rpcTempCU);rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );}}if (bIsLosslessMode){iQP = iMinQP;}}}// 重置比特数m_pcEntropyCoder->resetBits();// 对分割标志进行编码m_pcEntropyCoder->encodeSplitFlag( rpcBestCU, 0, uiDepth, true );// 比特数量统计rpcBestCU->getTotalBits() += m_pcEntropyCoder->getNumberOfWrittenBits(); // split bitsrpcBestCU->getTotalBins() += ((TEncBinCABAC *)((TEncSbac*)m_pcEntropyCoder->m_pcEntropyCoderIf)->getEncBinIf())->getBinsCoded();// 总的消耗统计rpcBestCU->getTotalCost()  = m_pcRdCost->calcRdCost( rpcBestCU->getTotalBits(), rpcBestCU->getTotalDistortion() );// Early CU determination// HM15.0的配置中没有使用早期的CUif( m_pcEncCfg->getUseEarlyCU() && rpcBestCU->isSkipped(0) ){bSubBranch = false;}else{bSubBranch = true;}}//if(!bSliceEnd && !bSliceStart && bInsidePicture )else if(!(bSliceEnd && bInsidePicture)){bBoundary = true;}// 删除了无关代码（对理解预测没有太大用处的代码）...// 从最小量化步长到最大量化步长，递归处理子CU，然后选取最优的量化步长和最优划分模式for (Int iQP=iMinQP; iQP<=iMaxQP; iQP++){const Bool bIsLosslessMode = false; // False at this level. Next level down may set it to true.rpcTempCU->initEstData( uiDepth, iQP, bIsLosslessMode );// further split// 进一步的分割if( bSubBranch && uiDepth < g_uiMaxCUDepth - g_uiAddCUDepth ){UChar       uhNextDepth         = uiDepth+1;TComDataCU* pcSubBestPartCU     = m_ppcBestCU[uhNextDepth];TComDataCU* pcSubTempPartCU     = m_ppcTempCU[uhNextDepth];// 进一步的分割，当前CU又被划分成为4个子CUfor ( UInt uiPartUnitIdx = 0; uiPartUnitIdx < 4; uiPartUnitIdx++ ){pcSubBestPartCU->initSubCU( rpcTempCU, uiPartUnitIdx, uhNextDepth, iQP );           // clear sub partition datas or init.pcSubTempPartCU->initSubCU( rpcTempCU, uiPartUnitIdx, uhNextDepth, iQP );           // clear sub partition datas or init.Bool bInSlice = pcSubBestPartCU->getSCUAddr()+pcSubBestPartCU->getTotalNumPart()>pcSlice->getSliceSegmentCurStartCUAddr()&&pcSubBestPartCU->getSCUAddr()<pcSlice->getSliceSegmentCurEndCUAddr();if(bInSlice && ( pcSubBestPartCU->getCUPelX() < pcSlice->getSPS()->getPicWidthInLumaSamples() ) && ( pcSubBestPartCU->getCUPelY() < pcSlice->getSPS()->getPicHeightInLumaSamples() ) ){if ( 0 == uiPartUnitIdx) //initialize RD with previous depth buffer{m_pppcRDSbacCoder[uhNextDepth][CI_CURR_BEST]->load(m_pppcRDSbacCoder[uiDepth][CI_CURR_BEST]);}else{m_pppcRDSbacCoder[uhNextDepth][CI_CURR_BEST]->load(m_pppcRDSbacCoder[uhNextDepth][CI_NEXT_BEST]);}#if AMP_ENC_SPEEDUP // 如果启用了编码加速选项if ( rpcBestCU->isIntra(0) ){xCompressCU( pcSubBestPartCU, pcSubTempPartCU, uhNextDepth, SIZE_NONE );}else{xCompressCU( pcSubBestPartCU, pcSubTempPartCU, uhNextDepth, rpcBestCU->getPartitionSize(0) );}#else // 没有使用编码加速选项// 递归处理子CUxCompressCU( pcSubBestPartCU, pcSubTempPartCU, uhNextDepth );#endifrpcTempCU->copyPartFrom( pcSubBestPartCU, uiPartUnitIdx, uhNextDepth );         // Keep best part data to current temporary data.xCopyYuv2Tmp( pcSubBestPartCU->getTotalNumPart()*uiPartUnitIdx, uhNextDepth );}else if (bInSlice){pcSubBestPartCU->copyToPic( uhNextDepth );rpcTempCU->copyPartFrom( pcSubBestPartCU, uiPartUnitIdx, uhNextDepth );}}// 计算并更新最优的代价——beginif( !bBoundary ){m_pcEntropyCoder->resetBits();m_pcEntropyCoder->encodeSplitFlag( rpcTempCU, 0, uiDepth, true );rpcTempCU->getTotalBits() += m_pcEntropyCoder->getNumberOfWrittenBits(); // split bitsrpcTempCU->getTotalBins() += ((TEncBinCABAC *)((TEncSbac*)m_pcEntropyCoder->m_pcEntropyCoderIf)->getEncBinIf())->getBinsCoded();}// 计算RD代价rpcTempCU->getTotalCost()  = m_pcRdCost->calcRdCost( rpcTempCU->getTotalBits(), rpcTempCU->getTotalDistortion() );if( (g_uiMaxCUWidth>>uiDepth) == rpcTempCU->getSlice()->getPPS()->getMinCuDQPSize() && rpcTempCU->getSlice()->getPPS()->getUseDQP()){Bool hasResidual = false;for( UInt uiBlkIdx = 0; uiBlkIdx < rpcTempCU->getTotalNumPart(); uiBlkIdx ++){if( ( pcPic->getCU( rpcTempCU->getAddr() )->getSliceSegmentStartCU(uiBlkIdx+rpcTempCU->getZorderIdxInCU()) == rpcTempCU->getSlice()->getSliceSegmentCurStartCUAddr() ) && ( rpcTempCU->getCbf( uiBlkIdx, TEXT_LUMA ) || rpcTempCU->getCbf( uiBlkIdx, TEXT_CHROMA_U ) || rpcTempCU->getCbf( uiBlkIdx, TEXT_CHROMA_V ) ) ){hasResidual = true;break;}}UInt uiTargetPartIdx;if ( pcPic->getCU( rpcTempCU->getAddr() )->getSliceSegmentStartCU(rpcTempCU->getZorderIdxInCU()) != pcSlice->getSliceSegmentCurStartCUAddr() ){uiTargetPartIdx = pcSlice->getSliceSegmentCurStartCUAddr() % pcPic->getNumPartInCU() - rpcTempCU->getZorderIdxInCU();}else{uiTargetPartIdx = 0;}if ( hasResidual ){#if !RDO_WITHOUT_DQP_BITSm_pcEntropyCoder->resetBits();m_pcEntropyCoder->encodeQP( rpcTempCU, uiTargetPartIdx, false );rpcTempCU->getTotalBits() += m_pcEntropyCoder->getNumberOfWrittenBits(); // dQP bitsrpcTempCU->getTotalBins() += ((TEncBinCABAC *)((TEncSbac*)m_pcEntropyCoder->m_pcEntropyCoderIf)->getEncBinIf())->getBinsCoded();rpcTempCU->getTotalCost()  = m_pcRdCost->calcRdCost( rpcTempCU->getTotalBits(), rpcTempCU->getTotalDistortion() );#endifBool foundNonZeroCbf = false;rpcTempCU->setQPSubCUs( rpcTempCU->getRefQP( uiTargetPartIdx ), rpcTempCU, 0, uiDepth, foundNonZeroCbf );assert( foundNonZeroCbf );}else{rpcTempCU->setQPSubParts( rpcTempCU->getRefQP( uiTargetPartIdx ), 0, uiDepth ); // set QP to default QP}}m_pppcRDSbacCoder[uhNextDepth][CI_NEXT_BEST]->store(m_pppcRDSbacCoder[uiDepth][CI_TEMP_BEST]);Bool isEndOfSlice        = rpcBestCU->getSlice()->getSliceMode()==FIXED_NUMBER_OF_BYTES&& (rpcBestCU->getTotalBits()>rpcBestCU->getSlice()->getSliceArgument()<<3);Bool isEndOfSliceSegment = rpcBestCU->getSlice()->getSliceSegmentMode()==FIXED_NUMBER_OF_BYTES&& (rpcBestCU->getTotalBits()>rpcBestCU->getSlice()->getSliceSegmentArgument()<<3);if(isEndOfSlice||isEndOfSliceSegment){rpcBestCU->getTotalCost()=rpcTempCU->getTotalCost()+1;}// 选择最优的划分模式xCheckBestMode( rpcBestCU, rpcTempCU, uiDepth);                                  // RD compare current larger prediction// 计算并更新最优代价——end}                                                                                  // with sub partitioned prediction.}// 删除了无关代码（对理解预测没有太大用处的代码）...}