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为什么会有这样的关系呢？请看下面的分析：（可以直接跳到文章末尾看原因）
视频比特率、帧率、分辨率哪个影响电影的清晰度？
比特率
影响音量，与音量成正比：比特率越高，音量越大；比特率越低，音量越小。
比特率是数据传输时，单位时间内传输的数据位数，一般我们用kbps，即每秒千比特。也就是采样率（和采样率不一样，采样率的单位是Hz，表示每秒采样的次数）。单位时间内采样率越高，精度越高，处理出来的文件也越接近原文件。但是文件大小是和采样率成正比的，所以几乎所有的编码格式都围绕着如何用最低的比特率，达到最少的失真。CBR（固定比特率）和VBR（可变比特率）都是围绕这个核心衍生出来的。“比特率”就是失真程度，比特率越高，图像越清晰，反之，图像就会粗糙，有马赛克的感觉。
比特率是指单位时间内视频的数据量，单位是bps（比特每秒），常用的单位是Kbps（千比特每秒）或Mbps（百万比特每秒）。
无压缩视频码率的计算公式为：
分辨率 × 位深度 × 帧速率 ÷ 1024 ÷ 1024
单位：Mbps
例如，对于分辨率为 1920 x 1080、位深度为 8 位、帧速率为 25 fps 的视频，未压缩的比特率应为 1186 Mbps，或大约 1.2 Gbps。
（1920×1080）×（8×3）×25帧/秒÷1024÷1024
当然，以现在电子设备的性能，所有的视频在编码的时候都必须经过压缩，否则无法存储和传输，更别说录制了。
当分辨率、位深度、帧率等参数相同时，不同的码率决定了编码器对视频的压缩程度，是决定视频最终质量和文件大小的关键因素。
一般来说，码率越低，压缩程度越高，画质越差；码率越高，视频质量越高，但视频文件越大。
码率继续讲解（引用自另一篇文章）：
数据率（Data Rate）是指单位时间内视频文件使用或传输的数据流量，也叫码率或码流率。通俗的说就是采样率，是视频编码中画质控制最重要的一个部分，一般我们使用的单位是kb/s或者Mb/s。一般来说，在同样的分辨率下，视频文件的码率越大，压缩比越小，画质越高。码率越大，单位时间内的采样率越大，数据流量越大，精度越高，处理后的文件越接近原始文件，画质越好，画质越清晰，对播放设备的解码能力要求也越高。
当然，码率越大文件体积也会越大，计算公式为文件大小=时间x码率/8。比如网上常见的90分钟720P、1Mbps码率的RMVB文件，大小=5400秒x1Mb/8=675MB。
码率计算公式（视频以M为单位需要乘以1024才能转化为kb）：
[比特率] (kbps) = [文件大小] x 8 x 1024 / [时间] (秒)
码率计算公式（以G单位计算的视频需要乘以1024x1024才能换算成kb，以kb单位计算的视频无需乘以1024）：
[比特率]（kbps）=文件大小（KB）* 8/时间（秒）
例如：视频文件容量为3.446G，视频时长为100分钟（6000秒），计算结果为：
码率约等于：3.446*1024*1024*8/6000=4817.857
大约：4818kbps
一般来说，一个视频文件既包含图像，又包含声音。例如，一个 RMVB 视频文件就同时包含视频和音频信息。音频和视频的采样方式和码率不同，也就是说同一个视频文件中音频和视频的码率并不相同。我们说的视频文件的码率，一般是指视频文件中音频和视频信息的码率之和。
比特率的作用
码率越高，单位时间内的采样率越高，数据流精度越高，从而可以得到更清晰、画质更高的视频。视频在编码压缩时可能会降低码率，过低的码率会导致画面出现马赛克，即画面中某些区域的色彩层次变差，造成色彩混乱、细节不清晰（比如新闻里的犯罪嫌疑人头像）。因为每个像素都需要保留相应的信息，而降低码率也会相应的减少其保留的信息，没有信息的像素只能与周围的像素共享信息，就会出现色彩混乱，画面惨不忍睹。但在码率一定的情况下，我们可以通过降低分辨率，也就是每帧像素数量来避免马赛克，因为像素越少，需要共享进行渲染的像素就越少。
选中视频文件，右键属性-详细信息，可以查看视频码率，这是我录制的1920*1080分辨率视频的信息：
视频大小为28M，时长为8分23秒，其码率为：
28x1024x8/(8x60+23)=457kbps
约460kbps
DCI数字影院计划规定，DCP数字影院包的码率上限为250Mbps，流媒体的码率要求比这个要低得多。
音频比特率
音频也有比特率，但是音频的数据量相对要小很多，单位通常为kbps（千比特每秒）。
音频比特率 = 采样率 x 位深度 x 通道数
一般来说，一个视频文件既包含图像，又包含声音。例如，一个 RMVB 视频文件就同时包含视频和音频信息。音频和视频的采样方式和码率不同，也就是说同一个视频文件中音频和视频的码率并不相同。我们说的视频文件的码率，一般是指视频文件中音频和视频信息的码率之和。
以国内最流行、最熟悉的RMVB视频文件为例，RMVB中的VB指的是VBR，是Variable BitRate的缩写，中文意思就是可变比特率，意思是RMVB采用动态编码方式，对于复杂的动态画面（歌舞、赛车、战争、动作等）采用较高的采样率，对于静态画面则采用较低的采样率，从而合理利用资源，达到画质与体积兼顾的效果。
位深度：每个像素在计算机中的存储方式
对于 RGB 图像，如果我们用 8 位（1 字节）来存储颜色空间的各个通道分量，RGB 表示红、绿、蓝三原色，而每种颜色代表一个通道分量，也就是三个通道，那么一个完整的 RGB 像素将占用 3*8 = 24 位空间（3 个字节）。此时，我们称其为：
通道位深度：8位，即需要8位空间来存储颜色空间的一个分量（通道）；
像素位深度：24位，即需要24位空间来存储一个RGB像素。
在本文中，除非另有说明，我们所指的图像位深均指像素位深。
需要补充的是，24bit 图像位深和 8bit 通道位深都是比较标准的位深配置，大家可能还会碰到 32bit、16bit、8bit 等图像位深，这些位深不是 3 的倍数，无法均匀分布在 RGB 或 YUV 三个通道上，这些“不规则”的图像位深该如何理解呢？
其实我们只要确认具体的通道深度，就可以更清楚的了解，如下：
32位图像位深：在24位RGB图像基础上，增加了8位透明通道A。比如我们之前推文中提到的RGBA、BGRA等，可以称之为RGBA32、BGRA32；
16位图像位深：R、G、B通道分量分别采用5位、6位、5位通道位深，可以称为RGB565；
8位图像位深：R、G、B通道分量分别使用2位、3位、3位通道位深，可以称为RGB233。
除了以上的例子之外，还有RGBA4444，RGB555等等情况。当你超出本文讨论范围，在实际应用中接触到图像位深时，还是需要明确它的具体含义，是像素位深还是通道位深，各个通道是如何分配的，以免造成混淆。
现在，我们回到 24 位图像位深和 8 位通道位深的配置。在这种配置下，RGB 的每个通道分量可以表示 2^8 = 256 个值。这意味着，如果我们只考虑 R 分量，那么红色就有 256 种不同的色调。同样，将三个通道组合起来，我们可以得到 (28)3 = 16,777,216 种不同的组合，每种组合代表一种不同的颜色。这就是为什么我们在上一条推文中说“RGB 颜色空间可以表示大约 1677 万种颜色”。
显然，图像位深越大，其像素能够表现的颜色就越多，视频图像的色彩就会越丰富细腻，色彩渐变也会越平滑。还有一个更极端的比喻可以帮助理解：想象一下我们要绘制一幅包含彩虹七种颜色的图画，那么拥有七种不同颜色的画笔（高位深）和只有单一颜色的画笔（低位深）自然会呈现出巨大的绘制效果差异。
分辨率是指图像在水平和垂直方向上每行和每列的像素数量。
宽度：每水平行的像素数，等于图像分辨率的宽度
高度：垂直方向每列的像素数，等于图像分辨率的高度
如下图所示，对于分辨率为 540x960（宽 x 高）的 RGB 图像，水平方向每行有 540 个 RGB 像素，垂直方向每列有 960 个 RGB 像素。
上图显示了像素布局，分辨率 540x960，宽 x 高
不难发现，分辨率宽高相乘得到的值=图像总像素数。一幅540 x 960的RGB图像，包含518400个像素，分辨率越高，像素越多。但这518400个像素的色彩信息会被计算机保存下来吗？答案是否定的。受压缩算法的影响，空间冗余、时间冗余等，会丢弃大量像素信息。这会导致视频解压还原时失真。
今天你只需要了解分辨率、图像宽度、高度和像素数之间的关系。
现在我们通过分辨率信息确定了图像每行的像素数，就可以试着计算每行数据的长度（字节数）。因为视频图像通常是逐行处理的，所以计算机更关心每行有多少数据，对于具体的行数（高度）并没有太多的要求。
以24位RGB图像为例，假设分辨率为538 x 960，由于每个像素的R、G、B分量是连续存储在同一平面上的（详情可参见上一篇文章-颜色与色彩空间-第2部分），我们可以通过以下步骤计算出每行像素的字节长度：
每行像素数 = 图像分辨率宽度 = 538
每行像素的字节长度=像素位深x每行像素数=24位x538=1614字节（注：1字节=8位）
本帧所有像素信息的字节大小=像素位深x每行像素数x像素行数
上述该帧大小的公式为：像素深度 x 分辨率
以上就是一帧画面上所有像素信息数据的大小。那么对于每秒24帧的视频来说，1秒钟传输的视频数据大小的计算公式就是码率的公式：
分辨率 × 位深度 × 帧速率 ÷ 1024 ÷ 1024
单位：Mbps（要将每秒字节数转换为每秒千字节数，请除以 1024。要将每秒兆字节数转换为每秒兆字节数，请除以 1024 两次。）
帧速率 (FPS)
它影响画面的流畅度，与画面的流畅度成正比：帧率越高，画面越流畅；帧率越低，画面越抖动。如果比特率是一个变量，那么帧率也会影响体积。帧率越高，每秒通过的画面越多，所需的比特率就越高，体积也就越大。
帧率就是1秒钟传输的图像帧数，也可以理解为图形处理器每秒能够刷新的次数。每秒显示的图像数量影响着画面的流畅度，与画面的流畅度成正比：帧率越高，画面越流畅；帧率越低，画面越跳跃。由于人眼特殊的生理结构，如果你正在观看的画面帧率高于16，就会被认为是连贯的，这种现象叫做视觉暂留。而且当帧率达到一定值之后，如果再提高，人眼就不容易察觉到流畅度的明显提升。
分辨率：影响图像大小，与图像大小成正比：分辨率越高，图像越大；分辨率越低，图像越小。
带宽、帧速率（FPS）
例如在ADSL线路上传输图像，上行带宽只有512Kbps，但需要传输4路CIF分辨率图像。按照惯例，CIF分辨率的建议码率为512Kbps，那么按照这个计算，只能传输一路，而降低码率必然会影响画质。为了保证画质，就必须降低帧率。这样，即使降低码率，也不会影响画质，只是会影响图像的连续性。
组图GOP
关键帧I帧（IDR帧）的周期，即从一个关键帧开始到下一个关键帧结束的帧数，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组中的最大帧数。一般来说，每秒的视频至少需要1个关键帧。增加关键帧的数量可以提高质量，但同时也会增加带宽和网络负载。
需要注意的是，通过增加 GOP 值来提高画质是有限制的，当场景切换时，H.264 编码器会自动插入 I 帧，实际的 GOP 值会缩短。另一方面，在一个 GOP 中，P 帧和 B 帧都是由 I 帧预测的，当 I 帧的画质较差时，会影响一个 GOP 中后续 P 帧和 B 帧的画质，并且可能要等到下一个 GOP 开始时才能恢复。因此，GOP 值不宜设置过大。
同时由于P、B帧的复杂度大于I帧，过多的P、B帧会影响编码效率，降低编码效率。另外过长的GOP还会影响Seek操作的响应速度。由于P、B帧是通过前面的I或P帧预测的，因此Seek操作需要直接定位，在解码某个P或B帧时，需要先解码GOP中的I帧以及前面的N个预测帧。GOP值越长，需要解码的预测帧就越多，Seek响应时间越长。
常见的编码模式：
VBR（Variable Bitrate）动态比特率，即没有固定的比特率，压缩软件在压缩时会根据音频数据实时确定要使用的比特率，这是一种兼顾质量和文件大小的方法，是推荐的编码模式。
ABR（Average Bitrate）是VBR的一个插值参数，LAME为了解决CBR文件大小比不佳和VBR产生的文件大小不确定的问题，创造了这种编码方式。在规定的文件大小范围内，ABR对低频和不敏感的频率使用相对较低的流率，对高频和动态性能较大的频率使用较高的流率。可以作为VBR和CBR之间的一种折衷。
CBR（Constant Bitrate）是指文件从头到尾都是相同的比特率，相对于VBR、ABR来说，压缩后的文件体积非常大，而且音质相对于VBR、ABR来说不会有明显的提升。
高清视频
目前720P、1080P采用的编码方式有很多，主流的有MPEG2、VC-1、H.264，也有Divx、Xvid等，封装格式就更离谱了，有ts、mkv、wmv、蓝光等等。
720和1080代表视频流的分辨率，前者是1280*720，后者是1920*1080。不同的编码需要的系统资源不同。可以粗略的认为H.264>VC-1>MPEG2。
VC-1是最后被认可的高清编码格式，但因为有微软的后台，这个编码格式不容小觑。与MPEG2相比，VC-1压缩比更高，但与H.264相比，编码和解码计算略小。目前来看，VC-1可能均衡性更好，加上微软的支持，应该是一股不可忽视的力量。一般来说，VC-1多以“.wmv”为后缀，但也不绝对，具体编码格式还是需要通过软件来查询。
总体来说，从压缩比来看，H.264的压缩比更高，也就是说，同样的视频，经过H.264编码算法压缩后的视频容量要小于VC-1，但是VC-1格式视频的解码计算量较小，一般高性能的CPU就可以流畅的观看高清视频，相信这也是目前NVIDIA Geforce 8系列显卡无法完整解码VC-1视频的主要原因。
PS & TS 是两种视频或电影封装格式，常用于高清电影。扩展名有 VOB/EVO、TS 等；其文件编码一般为 MPEG2/VC-1/H.264
High Definition 的意思是“高分辨率”。高清电视（HDTV）是美国电影电视工程师协会制定的高清电视标准格式。现在的大屏幕液晶电视一般都支持 1080P、720P，而一些所谓的“全高清”则是指支持 1080P 输出的电视。
目前的高清视频编码格式主要有H.264、VC-1、MPEG-2、MPEG-4、DivX、XviD、WMA-HD、X264等。其实目前网络上流传的高清视频主要以两种文件形式存在：一种是经过MPEG-2标准压缩的以tp、ts为后缀的视频流文件；另一种是经过WMV-HD（Windows Media Video High Definition）标准压缩的wmv文件，还有少数文件后缀为avi或者mpg，和wmv一样。真正好的高清视频更多时候是以H.264和VC-1两种主流编码格式流传的。
一般来说，H.264格式常见的封装格式有“.avi”、“.mkv”、“.ts”。
明晰
当码率一定时，分辨率和清晰度成反比：分辨率越高，图像越不清晰，分辨率越低，图像越清晰。
在分辨率一定的情况下，码率和清晰度成正比，码率越高，图像越清晰；码率越低，图像越不清晰。
当码率一定时，在一定范围内，分辨率就会比较清晰；同理，当分辨率一定时，码率在一定范围内，也会比较清晰。
在视频压缩过程中，I帧是用于帧内图像数据压缩的独立帧，P帧是参照I帧用于帧间图像数据压缩的独立帧。大部分压缩视频都是P帧，因此视频质量主要由P帧来体现。由于P帧并不是独立帧，而只是保存了与相邻I帧的差值，因此其实没有分辨率的概念，应该看成是一个二进制的差值序列。在使用熵编码压缩技术时，该二进制序列会利用量化参数进行有损压缩，视频的质量直接由量化参数决定，而量化参数会直接影响压缩比和码率。
视频质量有主观和客观两个表现形式，主观就是人们通常所说的视频清晰度，客观参数则是量化参数、压缩比或者码率。在同样的视频源和压缩算法的前提下，量化参数、压缩比、码率三者之间存在着正比关系。
重采样
分辨率的改变也叫重采样，从高分辨率变成低分辨率叫下采样，由于采样前数据已经足够，只需要保留尽可能多的信息，一般就能得到比较好的结果。从低分辨率变成高分辨率叫上采样，由于需要插值等方式来补充（猜测）缺失的像素，势必会有所失真，也就是视频质量（清晰度）的损失。
关于视频流的数据量：
如果码率为10Mb/s，就意味着1秒钟内有10Mbit的视频数据。对于YUV422格式的1080P视频来说，一帧图像就是1920x1080x2x8/1024/1024=31.64Mbit，如果1秒钟有30帧图像的话，就有949.2Mb/s。可见数据量如此之大，不经过压缩是无法在网上传输的，所以视频必须经过压缩。不要以为1080P的视频就一定是高清的，清晰度也和视频码率息息相关，对于1080P的视频来说，蓝光视频的码率为20Mb/s，一般下载的视频码率大多为10Mb/s。 部分IPCamera/drone的码率在2-8Mb/s，很多视频网站码率甚至低于5M/s，实际上有时候还不如高码率的720P清晰。
良好的图像质量是分辨率、帧速率和比特率之间的平衡：
比特率并不是越高越好
如果不限制码率，分辨率越高，画质越细腻；帧率越高，视频越流畅，但对应的码率也会很大，因为每秒需要更多的数据来承载更高的清晰度和流畅度。这对于云服务商来说是好事（收入和流量成正比），但对你来说可能意味着更多的开支。
帧率不应超过 24
如果码率有限制，比如800kbps，帧率越高，编码器对单帧的压缩就越多，也就是降低画质来承载足够多的帧数。如果视频源是摄像头，24FPS已经是肉眼的极限了，所以一般20FPS就能提供不错的用户体验。
有些玩过 3D 游戏的朋友可能会说，帧率越高游戏就越流畅。这里注意不要搞混了：游戏追求高帧率的目的是为了让 3D 模型渲染出来的运动效果尽可能接近真实的运动轨迹，所以帧率当然是越高越好。但对于相机来说，它要捕捉的目标是现实世界中的物体，现实世界中不存在刷新率，所以这个理论并不适用。
不要盲目提高分辨率（为什么，在码率一定的情况下，分辨率越高，清晰度越低）
如果码率受限，比如800kbps，那么分辨率越高，编码器就越“难”，可以想象必须拆东墙补西墙，通过减少色彩信息或者引入马赛克等“假象”来承载足够多的像素。码率固定时，分辨率在一定范围内会比较清晰；同样，分辨率固定时，码率在一定范围内会比较清晰。因此，同样是2G的电影文件，1080p版本可能看起来不如720p版本清晰。
转载自：码率（kbps）、帧率（FPS）、分辨率、清晰度的关系与区别_码率与帧率_一点一点进步的博客-CSDN博客
