1.FFmpeg API深度解析：视频流画面合并、源码拼接与裁剪技巧
2.零基础读懂视频播放器控制原理： ffplay 播放器源代码分析
3.FFmpeg开发笔记（十三）Windows环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
4.FFmpeg编解码处理-转码全流程简介
5.FFmpeg开发笔记（三十三）分析ZLMediaKit对H.264流的分析插帧操作
6.FFMPEG源码学习(一) 参数的解析
FFmpeg API深度解析：视频流画面合并、拼接与裁剪技巧
FFmpeg深度探索：视频流的源码魔术拼接、裁剪与融合技巧 1. 神奇拼接，分析艺术创作 将视频片段无缝连接，源码如同艺术创作，分析精品源码平台FFmpeg API提供强大的源码工具。av_read_frame如同探索宝箱，分析av_frame_alloc和av_frame_copy则是源码大师级的融合手法。了解这些函数，分析掌握视频流的源码编织艺术。 2. 无缝对接，分析画面融合 新闻直播与录播的源码无缝结合，FFmpeg为你提供关键步骤。分析首先，源码通过av_read_frame获取帧，然后用av_frame_alloc为合并帧备好画布，用av_frame_copy实现画面的无缝对接。注意帧大小和时间戳管理，以保证播放的流畅性。 3. 示例代码的炼金术extern "C" { ... // FFmpeg库头文件 ... int main() { ... // 初始化，炼制你的视频魔法 ... } }
这段代码揭示了如何在FFmpeg的世界中，通过av_frame_copy的精确操作，保持原始帧数据的完整性，为视频处理添加特效和水印。 4. av_frame_copy的精妙之处 复制帧数据时，务必注意像素格式、引用计数等问题，理解其背后的原理，以避免潜在问题。深入libavutil/frame.c源码，解锁复制技巧的奥秘。 5. 拼接艺术的实用技巧 对于高亮片段或视频组合，FFmpeg的API函数如av_interleaved_write_frame确保了时间顺序的连贯性，让视频片段的融合如诗如画。 6. 实践操作指南以av_read_frame起航，av_interleaved_write_frame完成视频拼接之旅。
从头到尾，保持清晰的逻辑和代码注释，实现高效与清晰的视频处理。
Linux内核中的恋爱记录源码多媒体设备交互代码提供了深入理解的窗口，就像《庄子》中“道生万物”的哲学启示。
通过细致的参数调整，如时间基准调整和质量优化，FFmpeg API让你在处理视频时游刃有余，无论是裁剪、拼接还是其他复杂任务，都能得心应手。 7. 结语 在FFmpeg的世界里，每一行代码都是一次艺术与技术的碰撞。掌握API，你就能驾驭视频流，创造出令人惊叹的作品。记住，知识是智慧的钥匙，谦逊是进步的阶梯。零基础读懂视频播放器控制原理： ffplay 播放器源代码分析
视频播放器的核心原理在于控制音视频帧序列，其中ffplay作为FFmpeg自带的播放器，利用ffmpeg解码库和sdl库进行视频渲染。本文将通过分析ffplay源代码，深入解析音视频同步、播放控制的原理。
FFmpeg的跨平台特性使得在PC端分析代码更为高效，本文则主要聚焦于ffplay for MFC的移植代码。首先，理解视频文件结构，每个MP4文件包含封装格式、比特率等信息，音视频被区分为独立的stream，并有各自的参数。解复用后，音频和视频帧转化为原始数据，进入播放流程，如图2所示。
简化播放器，仅考虑视频解码和SDL显示，其流程图显示了FFmpeg初始化、读取并解码帧、然后渲染到窗口的过程。为了实现音视频同步，播放器需要处理帧率、少林武王源码音频采样率和视频帧显示时间的关系，以及不同流的帧数差异。
文章接下来提出五个关键问题，涉及画面、字幕和声音的组合，音视频同步的具体机制，以及快进/后退操作的实现。ffplay通过定义VideoState结构体，将播放控制分发到不同线程，利用PTS时间戳确保音视频同步。视频播放器操作的实现包括控制暂停和播放，以及通过时间而非帧数进行快进/后退，以保持同步。
分析ffplay代码时，整体结构包括定时器刷新、多线程解码和显示，以及关键控制函数的使用。在深入理解PTS和DTS后，我们看到ffplay如何动态调整PTS以实现音视频同步。最后，文章总结了通过ffplay源码学习到的基础概念和实用技巧，强调了从基础开始理解、代码架构分析和平台选择的重要性。
FFmpeg开发笔记（十三）Windows环境给FFmpeg集成libopus和libvpx
本文将指导读者在Windows环境下，如何为FFmpeg集成libopus和libvpx，进而支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。首先，介绍libopus的集成步骤。libopus是用于语音交互和音频传输的编码标准，其编解码器为libopus。下载最新版libopus源码，解压后执行配置命令./configure --prefix=/usr/local/libopus。接着，编译并安装libopus，确保环境变量PKG_CONFIG_PATH已包含libopus的pkgconfig路径。
随后，转向libvpx的集成。libvpx是VP8和VP9视频编码标准的编解码器。下载最新libvpx源码，解压并配置./configure --prefix=/usr/local/libvpx --enable-pic --disable-examples --disable-unit-tests，人脸看相源码确保使用了--enable-pic选项以避免在编译FFmpeg时的错误。编译、安装libvpx后，同样更新PKG_CONFIG_PATH环境变量。
为了在FFmpeg中启用libopus和libvpx，需要重新编译FFmpeg。确保所有相关库的pkgconfig路径已加载至环境变量PKG_CONFIG_PATH中。通过命令./configure --prefix=/usr/local/ffmpeg --arch=x_ --enable-shared --disable-static --disable-doc --enable-libx --enable-libx --enable-libxavs2 --enable-libdavs2 --enable-libmp3lame --enable-gpl --enable-nonfree --enable-libfreetype --enable-sdl2 --enable-libvorbis --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-version3 --enable-libopus --enable-libvpx --enable-iconv --enable-zlib --extra-cflags='-I/usr/local/lame/include -I/usr/local/libogg/include -I/usr/local/amr/include' --extra-ldflags='-L/usr/local/lame/lib -L/usr/local/libogg/lib -L/usr/local/amr/lib' --cross-prefix=x_-w-mingw- --target-os=mingw重新配置FFmpeg，启用libopus与libvpx功能。接着，执行编译与安装命令，完成FFmpeg的集成。
最后，通过命令ffmpeg -version检查FFmpeg版本信息，确认是否成功启用libopus与libvpx。至此，FFmpeg已成功在Windows环境下集成了libopus和libvpx，支持Opus音频编码与VP8/VP9视频编码。此过程为视频处理应用提供了更丰富编码格式支持，提高了FFmpeg的多功能性与适应性。
FFmpeg编解码处理-转码全流程简介
本文基于 FFmpeg 4.1 版本，对转码全流程进行简要介绍。转码过程主要分为输入、输出、转码、播放四大环节，其中转码功能占据较大比重。转码的核心在于解码和编码两部分，尽管在实际示例程序中，编码、解码与输入、输出难以完全分割。具体流程如下：
1. **解复用**：从输入文件中读取编码帧，判断流类型，并将编码帧送入对应的解码器（视频或音频）。
2. **解码**：将编码帧解码，生成原始帧。
3. **滤镜**：FFmpeg 提供多种滤镜，用于处理原始帧数据。本例中使用空滤镜，抽奖砍价源码以确保视频流输出的像素格式转换为编码器支持的格式，音频流输出的声道布局同样转换为编码器支持的布局。这一步为编码操作做好准备。
4. **编码**：原始视音频帧通过编码器转换为编码帧。
5. **复用**：编码帧按不同流类型交织写入输出文件。
**转码例程简介**：
转码功能复杂，示例程序难以简化。本例程支持指定视音频编码格式与输出文件封装格式。若指定格式为 "copy"，输出流将采用与输入流相同的编码格式。与 FFmpeg 命令不同，此例程在 "copy" 时，会进行编码与解码操作，耗时较长。验证方法与命令行操作类似，源代码文件主要包括在 main. c 中的 transcode_video()、transcode_audio() 和 transcode_audio_with_afifo() 函数，这些函数展示了音视频转码的实现方法。
**视频与音频转码流程**：
- **视频转码**：主要在 transcode_video() 函数中实现，处理流程包含解复用、解码、滤镜处理和编码等步骤。
- **音频转码**：在 transcode_audio() 函数中实现，同样涉及解复用、解码、滤镜处理和编码。
**时间戳处理**：
在封装格式处理中，时间基的理解不是必需的，但在编解码过程中，正确的时间基转换至关重要。容器的时间基与编解码器上下文的时间基不同，解码编码过程中需要进行转换。对于视频，原始帧时间基为 1/framerate，编码前需将容器时间基转换为 1/framerate，编码后转换回输出容器的时间基。对于音频，原始帧时间为 1/sample_rate，同样需要进行相应的时间基转换，若使用音频 FIFO，需使用 1/sample_rate 时间基重新生成时间戳信息。
**编译与验证**：
下载示例代码，执行 make 命令生成可执行文件。使用测试文件进行验证，观察文件格式，并指定编码格式与封装格式生成输出文件。
FFmpeg开发笔记（三十三）分析ZLMediaKit对H.流的插帧操作
在H.流的传输与接收过程中，分析器揭示了其开头的“SPS帧→PPS帧→IDR帧”结构，验证了网络传输的H.裸流是如何被接收端正确解析视频格式的。利用雷霄骅的H分析器，我们能直观地观察到流的构成，进而理解其编码原理。
为了更深入理解H.流的处理流程，我们以ZLMediaKit为例，探索其在推流序列插入I帧时的特殊处理。在ZLMediaKit的ext-codec/H.cpp源码中，我们发现了HTrack::inputFrame_l函数中对I帧的处理逻辑。一旦检测到I帧，程序会自动插入SPS与PPS等配置帧，确保流媒体服务器能正确地将MP4文件转化为H.裸流。
通过深入分析ZLMediaKit的代码，我们发现其在关键帧后插入SPS帧与PPS帧的机制，以保持H.裸流的顺序性与完整性。这些配置帧的插入是确保客户端能够正确解析并渲染视频画面的关键。若未添加SPS与PPS帧，客户端在拉取流时会遇到错误，显示“non-existing PPS 0 referenced”，表明缺少必要的配置信息。
综合来看，ZLMediaKit通过在每个关键帧前额外插入SPS帧和PPS帧，不仅维护了H.裸流的正确格式，还确保了客户端能够顺利解析和渲染视频内容，实现了高效的流媒体传输与播放体验。对于更深入的FFmpeg开发知识，推荐阅读《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书，了解更多关于流媒体处理与编码的实战技巧。
FFMPEG源码学习(一) 参数的解析
本文探讨ffmpeg源码学习中的参数解析部分。我们以ffmpeg版本4.4，运行平台为WSL2 ubuntu.为例。 ffmpeg的参数结构主要由三部分组成，具体解析流程在main函数中启动。 解析参数工作由ffmpeg_parse_options函数负责，其核心操作由split_commandline实现。 split_commandline方法在解析参数时通过while循环进行，循环逻辑分为六个步骤：检查是否出现“--”情况。
如无"-*"参数，直接作为输出参数。
若输入参数符合groups中的sep内容，加入输入参数中。
对于非输入输出参数，视为一般参数处理，如"-f"。
搜索设备、解码器、渲染器等中与当前参数相关的元素，并存入AVDictionary。
查找与"--no"类型参数关联的内容。
至此，参数解析基本完成，ffmpeg_parse_options随后执行进一步操作。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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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。
FFmpeg 解码 API 以及在解码过程中存在的丢帧问题
在优化视频客观全参考算法时，我们利用FFmpeg提供的API对输入的MP4文件进行转码为YUV格式。然而，转码后总会出现丢失视频最后几帧的现象。为解决此问题，我们深入研究了FFmpeg的源码及网络资料，最终总结出了解码过程中的关键点。
FFmpeg提供了新的编解码API，从3.1版本开始，这一API实现了对输入和输出的解耦，同时之前的API被标记为deprecated。在我们的工具中，采用了新的解码API（avcodec_send_packet()和avcodec_receive_frame()）来实现视频帧的解码。然而，一个帧的视频实际只解码出帧，导致了丢帧问题。
为理解解码API的工作机制，我们查阅了FFmpeg的代码，并发现了问题所在。FFmpeg的注释指出，解码器内部可能缓存多个frames/packets，因此在流结束时，需要执行flushing操作以获取缓存的frames/packets。我们工具中未执行此操作，导致了丢帧现象。通过补充flushing逻辑，问题得到解决。
在FFmpeg的源码中，`avcodec_send_packet()`的返回值主要有三种状态，而`avcodec_receive_frame()`的返回值也分为几种情况。这些返回值定义了解码器的不同状态，整个解码过程可以看作是一个状态机。通过理解API的调用和返回值，我们可以实现正确的状态转移，避免丢帧问题。
为了修复丢帧问题，我们需要确保在解码过程中的状态转换逻辑正确无误。如果实现中忽略了某些状态，就可能导致无法获取视频的最后几帧。通过分析和调整状态机，可以确保解码过程的完整性和准确性。
总结：通过深入研究FFmpeg的编解码API及其使用规范，我们解决了在视频转码过程中出现的丢帧问题。关键在于正确执行flushing操作以获取解码器缓存的frames/packets，并理解解码过程的状态机模型，确保状态转换逻辑的正确性。
