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2.视频源代码怎么找
3.PJSIP源码探究 pjmedia-videodev模块
4.FFmpeg源码分析: AVStream码流
5.Xilinx Zynq-7000系列FPGA多路视频处理:图像缩放+视频拼接显示,源源码提供工程源码和技术支持
6.ijkplayer源码分析 视频解码流程
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在FPGA领域,源源码图像拼接技术的源源码应用广泛,尤其在医疗和军工行业。源源码市面上的源源码图像拼接方案主要分为两类:一类是Xilinx官方推出的Video Mixer方案,通过SDK配置即可实现;另一类是源源码httrack 源码自定义方案,需要开发者自己手撕代码。源源码Xilinx的源源码Video Mixer方案虽然可以直接调用IP,但在资源消耗和使能难度上相对较高,源源码不太适合小规模FPGA应用。源源码然而,源源码对于Zynq和K7以上平台,源源码它则表现出较好的源源码适应性。如果对Video Mixer方案感兴趣,源源码可以参考之前的源源码博客。
本文将详细介绍如何使用Xilinx的Kintex7 FPGA,纯verilog代码实现路视频图像拼接,以满足不同场景的需求。视频源选择灵活,可使用廉价的OV摄像头模组或内部生成的静态彩条模拟摄像头视频。默认使用OV作为视频源,但可根据需求切换至静态彩条模式。
视频处理过程包括摄像头配置与数据采集、视频拼接算法设计、图像缓存与输出。摄像头采集模块将DVP接口的视频数据转换为RGB或RGB格式,支持不同分辨率和格式的输出。静态彩条模块则提供不同分辨率的视频选择,包括边框宽度、动态方块大小和移动速度的参数化配置。
在视频拼接方面,通过优化FDMA方案,实现图像的三帧缓存,确保不同视频在DDR3中的存储位置不同,从而顺利进行视频读写和拼接。最终,输出视频分辨率为x,满足路视频拼接需求,精准宝塔指标源码每路视频分辨率为x,布局美观且效率高。
本文不仅提供了完整的工程源码,还附带了技术支持,旨在帮助在校学生、研究生和在职工程师学习提升,适用于医疗、军工等行业的高速接口或图像处理领域。对于不同FPGA型号、版本的移植问题,提供了详细的指导,确保代码的适应性和可移植性。此外,还提供了上板调试和演示验证的步骤,以及静态演示和动态视频演示。
如果您对本文内容感兴趣,且希望获取完整工程源码和技术支持,请私信博主。资料将通过某度网盘链接方式提供,确保代码的安全传输。
视频源代码怎么找
页面停留在视频的页面上,然后按F;将鼠标放入下面的div模块上面,就会出现页面所代表的结构块;最后在里面的div块中找出属于视频的那一个div;然后直接复制里面的video(或embed)的代码就可以了。
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源代码(也称源程序)是指未编译的按照一定的程序设计语言规范书写的文本文件,是一系列人类可读的计算机语言指令。在现代程序语言中,源代码可以是以书籍或者磁带的形式出现,但最为常用的格式是文本文件,这种典型格式的目的是为了编译出计算机程序。计算机源代码的最终目的是将人类可读的文本翻译成为计算机可以执行的二进制指令,这种过程叫做编译,通过编译器完成。
PJSIP源码探究 pjmedia-videodev模块
PJSIP源码探索:pjmedia-videodev模块详解
在上一章节中,我们已经了解了PJSIP在Android平台的编译和使用基础。接下来,我们将深入探究pjmedia-videodev模块,这一核心组件负责实现PJSIP的爱心代码源码python视频捕获功能。掌握这部分内容,你将能够为PJSIP添加自定义视频输入设备。
源码解析:视频捕获入口
在pjsua2的Endpoint.java中,主要通过Endpoint对象的libCreate、libInit、libStart和libDestroy方法来调用底层的c++代码。其中,pjsua_init函数在pjsua_core.c的行中起关键作用,通过media_cfg参数,我们可以看出它与媒体相关。在pjsua_media_subsys_init中,初始化了音频和视频子系统,其中pjmedia_vid_subsys_init在pjsua_vid.c的行,负责初始化视频捕获设备。
在pjmedia-videodev模块中,寻找视频捕获的源头,pjmedia_vid_dev_subsys_init在pjmedia-videodev/videodev.c中负责视频设备的注册。在Android编译环境下,pjmedia_and_factory被注册,负责打开摄像头并获取画面。
源码分析:pjmedia-vid-dev-factory
Android摄像头捕获器工厂的实现位于pjmedia-videodev/android_dev.c,其中工厂实例的创建、设备信息的获取与管理,以及与Java类的交互都十分重要。工厂中的and_factory和factory_op结构体定义了工厂操作的接口,包括设备初始化、信息查询和流创建等。
视频设备流的操作在stream_op中定义,包括获取参数、设置视频功能、启动和停止相机,以及释放资源等。这些操作允许我们动态调整视频流,实现自定义画面捕获。
总结:pjmedia-videodev模块功能概览
pjmedia-videodev的核心是pjmedia_vid_dev_factory,它通过实现一系列操作函数,如创建VideoStream和管理设备流,中站网好源码来捕获和处理视频数据。通过自定义VideoStream和其操作,开发者能够添加时间水印、滤镜效果,甚至捕获屏幕内容,为视频通话增添更多可能性。
至此,关于pjmedia-videodev模块的源码探究已告一段落,希望你对视频捕获的实现有了深入理解,期待你在PJSIP应用中发挥创意。
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。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,psd源码设计素材编码器为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、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。
Xilinx Zynq-系列FPGA多路视频处理:图像缩放+视频拼接显示,提供工程源码和技术支持
本文介绍如何利用Xilinx Zynq-系列FPGA Zynq进行多路视频处理,包括图像缩放和视频拼接显示。首先,通过CSDN大佬的经验,我们利用OV摄像头模组作为输入,配置其为x@Hz分辨率。接着,通过Zynq的软核i2c控制器配置摄像头,采集视频并将其转换为RGB格式。自定义IP负责图像缩放,通过SDK软件配置任意尺寸缩放,实质上是AXI_Lite寄存器配置。VDMA IP实现视频到DDR3的帧缓存,Video Mixer IP则进行视频拼接,支持不同位置显示,同样通过SDK配置。最后,通过HDMI发送IP将RGB视频转换为TMDS信号,显示在显示器上。
提供了vivado.1版本的完整工程源码和技术支持,可以实现三种不同的缩放拼接方案,只需修改SDK软件即可调整。设计思路详细描述了各个IP的使用和配置,包括HLS图像缩放IP的最大分辨率、输入输出格式,以及Video Mixer IP的视频处理能力。工程适用于在校学生和在职工程师的项目开发,特别适合于医疗、军工等领域。
代码获取方式位于文章末尾,但请注意,该工程源码包含部分网络公开资源,仅限个人学习研究,禁止商业使用,且需注意FPGA和嵌入式C语言的基础知识要求。此外,文章还提供了相关FPGA图像处理方案的链接,包括图像缩放、视频拼接等不同功能的方案。
ijkplayer源码分析 视频解码流程
深入ijkplayer源码,本文聚焦视频解码流程。在video_thread中,我们首先审视IJKFF_Pipenode结构体,定义于ff_ffpipenode.h和ff_ffpipenode.c。pipenode封装软解与硬解功能,初始化流程在stream_component_open中启动,调用pipeline.ffpipeline_open_video_decoder实现。
在视频解码流程中,视频帧处理在video_thread线程下进行。从packet_queue读取视频packet,然后通过软/硬解码,最终将解码结果放入frame_queue。软解通过ffpipenode_ffplay_vdec.c实现,硬解则在ffpipenode_android_mediacodec_vdec.c中执行。不论软解还是硬解,解码后的结果均被引导至ff_ffplay.c#queue_picture进行队列化,准备渲染。
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最后,渲染流程在stream_open方法中启动,创建video_refresh_thread线程。此线程从frame_queue中读取视频帧,进行音视频同步后,完成渲染。此环节聚焦渲染流程,音视频同步细节暂不展开。
Xilinx系列FPGA实现4K视频缩放,基于Video Processing Subsystem实现,提供4套工程源码和技术支持
在FPGA设计领域,Xilinx系列的FPGA被用于实现4K视频的高效缩放,其核心是基于Video Processing Subsystem。这个系统提供了4套针对不同FPGA型号的工程源码和全面的技术支持,让你能够在Xilinx的Kintex7和Zynq UltraScale+系列FPGA上轻松实现这一功能。
首先,让我们了解一下方案概述。方案的核心是手写彩条视频,分辨率x,以Hz或Hz的双像素输出,通过AXI4-Stream接口。数据经过AXI4-Stream Data FIFO进行跨时钟域处理,然后通过Video Processing Subsystem进行4K视频的缩放,将x的视频扩展至x。这部分工作由官方提供的IP核负责,确保了视频处理的准确性和兼容性,但仅限于Xilinx自家FPGA平台。
针对市面上常见的FPGA,我们提供了四套移植后的完整工程,分别针对Xilinx Kintex7和Zynq UltraScale+,以及Hz和Hz的视频输入。每套代码都包含详细的配置和软核配置,如MicroBlaze或Zynq,以适应不同硬件环境。
设计包括了从视频输入到输出的完整流程,包括HDMI 1.4/2.0 Transmitter Subsystem的视频编码和Video PHY Controller的串行化处理,以及均衡电路和视频输出显示。为了方便应用,我们推荐使用博主的配套开发板,或根据自己的硬件进行适配。
工程源码由Vivado Block Design和Vitis SDK软件设计组成,提供了清晰的架构和详细的操作指南。无论是Kintex7还是Zynq UltraScale+的版本,代码都经过精心优化,以最小化资源占用和功耗。
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WebRTC 源码分析——Android 视频硬件编码
本文深入剖析了 WebRTC 在 Android 平台上的视频硬件编码机制。首先,回顾了 MediaCodec 的概念和基础使用,这是Android中用于处理音频和视频数据的关键组件。MediaCodec 支持编码(将原始数据转换为压缩格式)和解码(将压缩数据转换回原始格式),通常与MediaExtractor、MediaSync、MediaMuxer、MediaCrypto、MediaDrm、Image、Surface等组件一起使用。
接下来,文章探讨了WebRTC 如何利用硬件编码器。通过 DefaultVideoEncoderFactory 和 HardwareVideoEncoderFactory 的交互,WebRTC 实现了 h 编码器的初始化和配置。在代码实现中,我们关注了 MediaCodec 的输入和输出缓冲区、编码器工作模式以及 MediaCodec 与 Surface 的关系,这些是理解整个编码流程的关键点。
在编码器初始化的部分,通过 DefaultVideoEncoderFactory 的 createEncoder 函数,实例化了 HardwareVideoEncoder。调用栈显示,这一过程主要在 native 端完成,通过 jni 调用 Java 端代码来获取当前设备支持的编码器信息。
编码数据送入编码器的过程涉及到 VideoEncoder 接口,WebRTC 使用 HardwareVideoEncoder 实现了这一接口,利用 MediaCodec 进行编码。通过 EglBase 和 OpenGL ES 的集成,WebRTC 将 VideoFrame 对象转换为与 MediaCodec 关联的 Surface 的纹理。这一过程确保了编码器接收到了正确的视频数据格式。
获取编码后的数据时,WebRTC 使用 MediaCodec 的同步模式进行获取。当数据可用时,通过 callback.onEncodedFrame(encodedImage, new CodecSpecificInfo()) 方法告知引擎,引擎负责进一步处理编码后的帧,如封装 RTP 包和发送到对端。
码流控制方面,WebRTC 包括拥塞控制和比特率自适应两个主要方面。当比特率发生变化时,WebRTC 会调用 VideoEncoder.setRateAllocation() 方法来更新比特率。在编码过程中,通过特定的代码逻辑来判断并调整当前的码率与所需码率是否匹配,以适应网络条件的变化。
本文以几个疑问的方式从源码角度详细解析了整个编码流程,包括从 MediaCodec 的创建和配置、视频数据的编码到编码后的数据获取和码流控制等关键步骤。通过深入分析,希望读者能够更好地理解 WebRTC 在 Android 平台上的编码技术。
为了进一步加深对 Android 音视频核心知识点的理解,推荐访问以下链接:/Ei3VPD。