1.ffplay深入解析——main函数解析篇（四）
2.深入剖析-ijkplayer框架音视频开发
3.视频和视频帧：Intel GPU（核显）的源码编解码故事
4.2024年 C++音视频开发学习路线（ffmpeg/rtsp/srs/webrtc/hls）
5.音视频开发项目：H.265播放器：视频解码篇
ffplay深入解析——main函数解析篇（四）
深入解析 ffplay 的 main 函数，ffplay 是剖析一个基于 ffmpeg 的播放器，B站著名的源码 ijkplayer 就是基于此框架二次开发。让我们从主函数开始，剖析逐步剖析源码。源码
代码主要处理 SDL 时间逻辑，剖析vdbench 源码首先会调用 SDL_Init 函数，源码传入参数，剖析比如 SDL_INIT_VIDEO 表示初始化视频子系统。源码根据上次文章提到的剖析 flags 参数，如果 audio_disable 和 video_disable 都为 false，源码则 flags 为 SDL_INIT_TIMER、剖析SDL_INIT_AUDIO 和 SDL_INIT_VIDEO 三个或运算的源码值，以此初始化计时器、剖析音频子系统和视频子系统。源码
如果初始化失败，程序将打印错误信息并终止。在源码中，对于错误和成功的返回值分别为 -1 和 0，两者都导致程序退出，这似乎存在逻辑错误。期待高手在评论区提供解释。
接着是 SDL_EventState 函数，用于管理和处理事件，通过参数查询事件类型和标志，用于忽略特定事件，以避免用户操作对程序的干扰。
接下来的代码内容较多，今日先暂停解析，期待下次继续深入探讨。请关注下回分解。
深入剖析-ijkplayer框架音视频开发
随着互联网技术的迅猛发展，移动设备上的视频播放需求日益增长，催生了一系列开源和闭源播放器。这些播放器的功能虽然强大，兼容性也颇优，但其基本模块通常包括事务处理、数据接收和解复用、音视频解码以及渲染。以下是一个简化的基本框架图。
在众多播放器项目中，电销系统源码我们选择了ijkplayer进行源码分析。ijkplayer是一款基于FFPlay的轻量级Android/iOS视频播放器，支持跨平台，API易于集成，编译配置可裁剪，方便控制安装包大小。本文基于ijkplayer的k0.7.6版本，重点分析其C语言实现的核心代码，以iOS平台为例，Android平台实现类似，具体请读者自行研究。
ijkplayer的主要目录结构如下：tool（初始化项目工程脚本）、config（编译ffmpeg使用的配置文件）、extra（存放编译ijkplayer所需的依赖源文件，如ffmpeg、openssl等）、ijkmedia（核心代码）、ijkplayer（播放器数据下载及解码相关）、ijksdl（音视频数据渲染相关）、ios（iOS平台上的上层接口封装以及平台相关方法）、android（android平台上的上层接口封装以及平台相关方法）。iOS和Android平台在功能实现上的主要差异在于视频硬件解码和音视频渲染。
ijkplayer的初始化流程包括创建播放器对象，打开ijkplayer/ios/IJKMediaDemo/IJKMediaDemo.xcodeproj工程，在IJKMoviePlayerViewController类中viewDidLoad方法中创建了IJKFFMoviePlayerController对象，即iOS平台上的播放器对象。
ijkplayer的初始化方法具体实现如下：创建了IjkMediaPlayer结构体实例_mediaPlayer，主要完成了以下三个动作：创建平台相关的IJKFF_Pipeline对象，包括视频解码以及音频输出部分；至此，ijkplayer播放器初始化的相关流程已经完成。
ijkplayer实际上是基于ffplay.c实现的，本章节将以该文件为主线，从数据接收、音视频解码、音视频渲染及同步这三大方面进行讲解，要求读者具备基本的ffmpeg知识。
当外部调用prepareToPlay启动播放后，ijkplayer内部最终会调用到ffplay.c中的stream_open方法，该方法是启动播放器的入口函数，在此会设置player选项，java 爬取源码打开audio output，最重要的是调用stream_open方法。
从代码中可以看出，stream_open主要做了以下几件事情：创建上下文结构体，设置中断函数，打开文件，探测媒体类型，打开视频、音频解码器，读取媒体数据，将音视频数据分别送入相应的queue中，重复读取和送入数据步骤。
ijkplayer在视频解码上支持软解和硬解两种方式，可在播放前配置优先使用的解码方式，播放过程中不可切换。iOS平台上硬解使用VideoToolbox，Android平台上使用MediaCodec。ijkplayer中的音频解码只支持软解，暂不支持硬解。
ijkplayer中Android平台使用OpenSL ES或AudioTrack输出音频，iOS平台使用AudioQueue输出音频。audio output节点在ffp_prepare_async_l方法中被创建。
iOS平台上采用OpenGL渲染解码后的YUV图像，渲染线程为video_refresh_thread，最后渲染图像的方法为video_image_display2。
对于播放器来说，音视频同步是一个关键点，同时也是一个难点。通常音视频同步的解决方案就是选择一个参考时钟，播放时读取音视频帧上的时间戳，同时参考当前时钟参考时钟上的时间来安排播放。
ijkplayer支持的事件比较多，具体定义在ijkplayer/ijkmedia/ijkplayer/ff_ffmsg.h中。在播放器底层上报事件时，实际上就是将待发送的消息放入消息队列，另外有一个线程会不断从队列中取出消息，上报给外部。
本文只是粗略的分析了ijkplayer的关键代码部分，平台相关的解码、渲染以及用户事务处理部分，python string 类源码都没有具体分析到，大家可以参考代码自行分析。
视频和视频帧：Intel GPU（核显）的编解码故事
一般提及基于“显卡或多媒体处理芯片对视频进行解码”为硬解码，本文将探讨如何利用Intel的核显，即集成GPU实现硬解码。提及QSV，全称为Quick Sync Video，Intel在年发布Sandy Bridge CPU时，一同推出了这项基于核显进行多媒体处理，包括视频编解码的技术。集成核显，官方称HD Graphics，最早在Sandy Bridge前一代制程已推出，但性能提升及充分发挥在Sandy Bridge时期。Haswell及后续制程发布更高级的Iris架构。最近Intel宣布将开发独立显卡，核显发展具体走向未知。
接手QSV项目时，预期会有很多相关资料，实则相反。因此，将记录自己学习过程。
本文将介绍：
I. Intel的核显（集成GPU）：
了解核显很有必要，几个月前，作者对CPU的认识还停留在“南北桥”架构。以下内容若有不准确之处，欢迎指正。
查看Gen CPU结构图，首先看CPU核心部分。在整块CPU芯片中，核显占比不小，算力不容小觑。在没有独立显卡的笔记本上，可以运行大量大型游戏，虽偶有卡顿、掉帧情况，整体表现已相对不错。
接下来，看官方给出的GPU内部结构图。GPU内部远比图上所示复杂，约源码带支付图中介绍的仅为部分Subslice芯片结构。GPU分为Slice部分和Un-Slice部分，Slice部分已介绍，接下来介绍Un-Slice部分。
作者找到了一张图，展示了在MFF上进行视频处理的流程：1) 首先在MFX/VDBOX模块上进行编解码；2) 接着送到VQE/VEBOX上做图像增强和矫正处理；3) 然后送到SFC上做scale和transcode；4) 最后送出到显示屏上展示。是否完全正确，作者这里做个记录。
推荐知乎文章《转》Intel Gen8/Gen9核芯显卡微架构详细剖析，深入浅出，关于thread dispatch的说明即出自该文。
最后，总结Intel集成GPU/核显结构图。
注意，这是skylake架构下的GT2/GT3/GT4 GPU结构图，X数字越大，集成的Slice和Unslice芯片更多，能力越强，价格也更高。
II. Quick Sync Video（QSV）技术：
QSV是Intel推出的将视频处理任务直接送到GPU上进行专门负责视频处理的硬件模块处理的软件技术。与CPU或通用GPU上的视频编码不同，QSV是处理器芯片上的专用硬件核心，这使得视频处理更为高效。
要了解QSV如何驱动GPU的MFF，首先看官方Intel® Video and Audio for Linux上的图。在介绍QSV之前，提及Intel在FFmpeg上提供的插件，包括ffmpeg-qsv、ffmpeg-vaapi和ffmpeg-ocl。详细描述如下：
· FFmpeg-vaapi提供基于低级VAAPI接口的硬件加速，在VA API标准下在Intel GPU上执行高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-qsv提供基于Intel GPU的硬件加速，基于Intel Media SDK提供高性能视频编解码器、视频处理和转码功能。
· FFmpeg-ocl提供基于工业标准OpenCL在CPU/GPU上的硬件加速，主要用于加速视频处理过滤器。
接下来，介绍QSV在ffmpeg2.8及以上版本的支持，经过MSDK、LibVA、UMD和LibDRM。分层进行分析：
· MSDK：Intel的媒体开发库，支持多种图形平台，实现通用功能，可用于数字视频的预处理、编解码和不同编码格式的转换。源码地址为Intel® Media SDK，在Linux平台上编译使用。
· VA-API：Video Acceleration API，提供类unix平台的视频硬件加速开源库和标准。Intel源码地址在Intel-vaapi-driver Project，在Linux平台上使用。
· UMD：User Mode Driver的缩写，指VA-API Driver。Intel提供了两个工具：intel-vaapi-driver 和 intel-media-driver，推荐使用后者。
· LibDRM：Direct Rendering Manager，解决多个程序协同使用Video Card资源问题，提供一组API访问GPU。与VA-API，LibDRM是一套通用的Linux/Unix解决方案。
· Linux Kernel：Intel的Kernel是i driver，描述了libDRM和Kernel Driver之间的关系。
至此，整个关系图较为清晰。
III. FFMPEG+QSV解码：
QSV硬解的任务主要包括：
关于3-4步操作的详细实现，底层库会帮助完成。但作为一个优秀的工程师，研究FFMPEG源码依然十分重要。接下来，介绍如何使用FFmpeg API中的h_qsv解码器插件。
提及FFmpeg命令行使用方法，推荐阅读官方资料《QuickSync》或《Intel_FFmpeg_plugins》。
关于示例代码，作者曾遇到许多坑，总结为：多数中文博客不可靠，官方demo最可信。官方代码提供了两份可用：qsvdec.c和hw_decode.c。作者最早使用的是第一段代码，核心部分如下：
然而，这段代码存在问题。测试发现，对于赛扬系列一款CPU，在p视频上MSDK达到fps，理论上h_qsv平台上限也应为fps，但实际测试不到fps。排查后发现是av_hwframe_transfer_data()性能较弱。
最终，与Intel一起解决了性能问题。那么，性能提升方案为何是GPU-COPY技术做Memory-Mapping？
解释GPU和CPU渲染图像的过程，包括坐标系转化、纹理叠加等，仅需了解两点：
后者的数据组织方式能充分利用GPU的并行特性，加速图像处理、渲染。尽管存在一些纹理叠加的技术难题，但性能提升足以补偿。
接下来，解释Memory-Mapping：从Intel CPU架构图中可见，GPU和CPU位于同一芯片上，各自寄存器/缓存区有限，视频数据主要存储在内存上。GPU和CPU的数据组织方式不同，同一帧数据存于内存同一位置，数据格式不同，因此需要做Memory-Mapping。Memory-Mapping相较于Memory-Copy，减少了数据从内存区域A移动到区域B的操作，已经是优化。进一步优化：GPU完成Memory-Mapping以及数据从GPU到内存和CPU的操作。
在av_hwframe_transfer_data()内部，Memory-Mapping由CPU完成，性能受限于CPU，只能并行。修改后，整体性能从不到fps提升至fps，虽然与理想fps仍有差距，但满足性能需求。
据悉，Intel将在FFmpeg 4.3开源出这个解决方案。
写在后面：
了解GPU底层对应用开发人员帮助不大，毕竟了解芯片布线的重新设计、制程工艺提升、GPU-COPY技术的数据I/O提升等，也不能做什么。最终，芯片架构是芯片工程师的事，底层逻辑实现是嵌入式工程师的事。应用开发人员无法做出实质贡献，但作为知识库扩充或休闲阅读，了解也无妨。
希望有机会接触CUDA的编解码，深入学习N卡设计。
感谢因《视频和帧》系列文章结识的朋友，热心指出文章描述不准确的地方。文中如有不严谨之处，欢迎指正。
年 C++音视频开发学习路线（ffmpeg/rtsp/srs/webrtc/hls）
音视频工作领域繁复多样，自学时易陷入迷茫。本文整理出九个前景不错的方向：直播、传输、算法、视频播放器、流媒体后端、短视频、音频播放、视频编辑、图像处理。以下为详细学习路线： 音视频基础音频基础知识
视频基础知识
解复用基础知识
FFmpeg开发环境搭建
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FFmpeg实战教程FFmpeg命令
SDL跨平台
FFmpeg基石精讲
FFmpeg过滤器
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音视频项目实战 相关开源网站与地址 本文涵盖音视频全栈开发技术，适合各类技术人员。音视频开发项目：H.播放器：视频解码篇
探索音视频开发的前沿技术，让我们深入剖析一款H.播放器的视频解码优化过程。在这款高性能播放器中，新版以惊人的效率展示了其解码能力，1分钟内处理p/fps的H. MP4视频，内存占用仅为4.6GB，而CPU占用率在极限条件下也保持在+。单帧解码p的速度已经优化到了惊人的毫秒，相较于旧版p的毫秒，无疑展示了技术的飞跃。
播放器的架构设计巧妙，由Loader、Demuxer、Renderer（核心模块）和UI View等模块构成，各部分独立却又协同工作。让我们走进DEMO架构示例：Loader负责从Annex-B码流中读取数据，WASM技术则高效地解码YUV数据，而FFmpeg经过精简编译后，被转化为轻量级的WASM包，实现资源优化。
要实现这一优化，首先从FFmpeg官网获取emsdk和源码版本（4.1），然后通过定制的make_decoder.sh脚本，去除不必要的模块，如swresample和postproc，专注于关键的hevc-decoder模块。这个过程包括禁用非必要的FFmpeg功能，生成简化库和.h文件，为后续的WASM编译做准备。
接下来，编写自定义的C语言入口文件（如decoder.c），运用C语言基础，创建一个初始化解码器的接口，如init_decoder，它接受一个JS回调函数，传递解码数据的地址、长度，以及可选的时间戳（pts）。附赠的学习资料包，包含FFmpeg、webRTC等技术，可通过企鹅裙获取，助你快速上手。
解码的核心在于处理AVPacket和AVFrame，视频中每个压缩帧需要通过demuxers和decoders逐一解析。decode_buffer函数负责数据解析和解码，将解码后的AVPacket传递给解码器，可能需要多次循环以接收完整的AVFrame。而在3.x和4.x版本中，avcodec_send_packet和avcodec_decode_video2/avcodec_decode_audio4的调用方法有所不同。
解码后的YUV数据通常以紧缩格式（如YUVp）和平面格式存储，需要转换后供JS使用。在这个过程中，采样率决定了数据处理的复杂度，例如4个Y分量对应1个U和V分量。将解码后的AVFrame复制到yuv_buffer，然后通过decoder_callback传递给JavaScript。
通过Emscripten构建WASM包，我们编写build_decoder.sh脚本，设置出口函数和内存配置，最终生成wasm/libffmpeg.js。在JS和Worker中，我们加载并调用WASM函数，构建Decoder类，扩展EventEmitter，处理数据的异步加载和解码。在主线程中，通过webpack和worker-loader，数据从主线程传输到Worker，解码器负责解码并返回处理后的数据。
H.视频解码的挑战在于高效处理AVPacket和AVFrame，音频解码则可能需要复用解码链路或者利用浏览器内置的解码器。音频播放则依赖于AudioContext，确保主流音频编码格式在浏览器中的兼容性。通过这个案例，我们了解了如何避免常见问题，以及FFmpeg在视频处理中的强大能力。H.播放器的应用场景广泛，为创新提供无限可能。
