1.理解ffmpeg
2.FFmpeg源码分析: AVStream码流
3.FFmpeg交叉编译、源码脚本参数配置
4.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
5.FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
6.图像格式--FFMPEG代码走读-TIFF格式编码

理解ffmpeg

       ffmpeg是源码一个全能的音频和视频处理软件，支持录制、源码转换、源码流媒体等功能。源码

       名为“FFmpeg”的源码怎么改付费源码软件，其中“FF”代表快速播放，源码对应于“Fast Forward”。源码该软件的源码全名实际上是“ff + mpeg”，读音为“艾辅艾辅败克”。源码其官方网站是源码 ffmpeg.org，提供中文文档。源码

       在 CentOS 系统中，源码可以通过命令行使用 yum 命令进行 ffmpeg 安装。源码安装后，源码您可以在 /usr/lib 路径下找到ffmpeg库。

       ffmpeg安装完成后，您会得到三个工具，还有提供给开发者编码开发的系列库。

       ffmpeg源码是开源的，您可以直接访问源码。

       FFmpeg核心是用C语言编写，它利用底层操作系统和硬件功能处理音频和视频，包括解码、编码、封装、解封装等，这正是选择C语言的原因。

       FFmpeg的Libavutil库包含通用的实用工具和基本功能，如时间戳处理、时间间隔计算、字节流处理、颜色空间转换等。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libavcodec库是处理音频和视频编解码的库，提供丰富的编码器和解码器功能，包括设置编码参数、lua安卓游戏源码处理编码器选项、帧格式转换等。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libavformat库用于音视频的封装和解封装，支持多种音视频容器格式，如AVI、MP4、MKV等。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libavdevice库允许与音视频设备交互，进行音频和视频采集与播放。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libavfilter库提供音视频滤镜处理功能，包括裁剪、缩放、旋转、色彩调整等。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libswscale库用于图像缩放和颜色空间转换，对视频帧进行大小调整、像素格式转换和色彩空间转换等操作。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       libswresample库提供音频重采样和格式转换功能，对音频数据进行采样率、通道布局和样本格式的转换。更多详细信息可参阅 ffmpeg.org/doxygen/trun...

       要读取mp4文件，您需要引用ffmpeg库，并按照文档说明执行代码。以下是一段示例代码，用于读取互联网上的mp4文件。

       执行此代码后，输出结果将显示关键函数调用的逻辑。

FFmpeg源码分析: AVStream码流

       在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、音频和字幕流的信息。每个码流包含时间基、时长、索引数组、编解码器参数、dts和元数据。机顶盒视频源码索引数组用于保存帧数据包的offset、size、timestamp和flag，方便进行seek定位。

       让我们通过ffprobe查看mp4文件的码流信息。该文件包含5个码流，是双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。

       调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。

       我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、Android原生小说app源码level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。

       AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。

       时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。

FFmpeg交叉编译、脚本参数配置

       一：下载并解压ffmpeg源码

       使用git或wget下载ffmpeg源码到/root/ff目录，安装git或wget后执行命令解压。

       检查解压后的文件。

       使用tar命令解压ffmpeg-3.4.tar.bz2文件。

       使用unzip命令解压NDK压缩包。

       查看目录结构。

       安装make工具，用于自动化编译工作，提高效率。

       二：配置编译脚本

       定义环境变量，包括NDK目录、架构下的so库和头文件、交叉编译工具、php即时到账源码CPU类型和输出路径。

       使用env命令查看环境变量。

       解决NDK版本r后gcc兼容问题，通过修改cc路径使用clang。

       执行make命令进行编译，使用-j参数指定并行任务数，编译完成后执行make install安装。

       在指定路径下生成输出文件。

       三：创建Shell脚本

       创建并编辑android.sh文件，实现自动化交叉编译流程。

       调整脚本参数实现动态配置。

       重新执行脚本，生成编译结果。

FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

       FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。

       黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。

       视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。

       色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。

       去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。

       矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。

       绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。

       调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。

       将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。

FFmpeg开发笔记（十二）Linux环境给FFmpeg集成libopus和libvpx

       在FFmpeg开发中，为了支持WebM格式的视频，特别是其音频编码的Opus和视频编码的VP8/VP9，需要在Linux环境中集成libopus和libvpx库。以下是具体的操作步骤：

       1. 安装libopus：首先，从ftp.osuosl.org下载libopus源码，如libopus-1.4。解压后，运行`./configure`进行配置，接着执行`make`和`make install`编译并安装。

       2. 安装libvpx：访问github.com/webmproject获取libvpx-1..1源码。解压后，使用`./configure --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests`配置，然后编译并安装，即`make`和`make install`。

       3. 重新编译FFmpeg：由于FFmpeg默认不支持opus和vpx，需要在FFmpeg源码目录下，通过`./configure`命令添加`--enable-libopus --enable-libvpx`选项。接着执行`make clean`清理，`make -j4`编译，最后使用`make install`安装并检查FFmpeg版本以确认成功启用。

       按照以上步骤，你就能在Linux环境中成功集成libopus和libvpx到FFmpeg，从而支持WebM格式的视频编码。《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书中的详细说明提供了完整的指导。

图像格式--FFMPEG代码走读-TIFF格式编码

       本文从FFMPEG源码角度解读TIFF编码内容，无需过多介绍，直接开启解读。TIFF编码涉及到的结构体TiffEncoderContext，用于存储与TIFF编码相关的上下文信息，包括编码上下文信息、长宽信息、压缩信息、yuv数据信息、缓冲区信息、Strip信息，以及编解码算法和级别信息等。

       TIFF文件使用标签（Tags）存储图像的元数据和其他信息，每个标签存储特定类型的信息，如图像宽度、高度、颜色深度等。在FFMPEG中包含的所有tag相关数据可参照下图查看。

       此外，还存在特定的补充标签，如DNG和CinemaDNG格式。DNG是由Adobe开发的一种开放的RAW图像格式，基于TIFF/EP标准，在TIFF基础上增加了存储更多摄影信息和元数据的特定标签。CinemaDNG是一个基于DNG的开放标准，专为**和视频制作中的RAW图像序列设计，包含与静态图像DNG类似的标签，同时增加了一些特定于视频和**制作的标签，用于管理处理高动态范围的RAW视频数据。

       TIFF编码代码位于libavcodec\tiffenc.c文件中。ff_tiff_encoder描述了一个TIFF图像编码器，采用标准FFmpeg库的API封装，包含TIFF编码器的各种信息和函数指针，便于对接到FFMPEG框架。

       encode_init函数用于初始化TIFF编码器上下文，并进行必要的检查和设置。encode_close函数在编码器关闭时进行资源清理，确保无内存泄漏。add_entry将一个条目添加到TIFF文件目录中。encode_strip用于将图像数据编码为TIFF文件的一个条带。pack_yuv将YUV图像数据打包成适合TIFF格式的条带。

       encode_frame函数主要作用是将一帧图像编码为TIFF格式。具体步骤包括初始化上下文和变量、设置编码器上下文参数、处理不同像素格式、计算每行字节数和数据包大小、分配内存、处理图像数据、写入TIFF文件头、添加TIFF标签、写入目录偏移量并完成编码。

       至此，TIFF编码过程解析完毕。源码编译与调试有助于深入理解，增进对TIFF编码的认识。

极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg

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       本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，如何进行源码编译，获得 GPU 加速版本的 FFmpeg 工具。

       FFmpeg 是一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的音视频文件，并提供了丰富的命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。

       然而，FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。

       在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。

       首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。

       接下来，安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。

       最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。

       至此，GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。

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