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2022-12-22
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ffmpeg开发是音频开发工作者,缺口很大,薪资待遇十分不错,很多都在1.5万以上了。
音视频流媒体开发,工作机会占80% 都在跑这个流程:
音视频采集—编码 —组包—tcp/udp网络编程—推流—流媒体转发—客户端拉流—socket通讯—解码—渲染。
这其中会用到ffmpeg的,就是最后那部分很小的,解码那个阶段。iOS上甚至都不需要ffmpeg。
我们大部分时候,都在这个流程中,做一个小功能,可能一做就是一年,两年,三年。这个流程,可能是一个很大的研发团队在做。年投入可能是百万,千万级别的。
另外20%的工作机会,在音视频处理。最近几年火起来的,各种AR特效,贴纸,美颜(opencv)。
还有新一代视频编辑软件(也是各种特效),都是基于OpenGL shader来做。 这个方面,用到ffmpeg也非常少。 最多是加载下视频,最后保存下视频。
所以音视频开发工程师,简单概括起来, 要么做流媒体开发,要么音视频处理开发。
音视频开发的前景,从相关的招聘网站上就可以看到,不管是流媒体开发还是音视频处理开发,都是大量招人的,并且由于入门门槛相对较高,学习周期长,薪资也是居高不下。
总结如下:
音视频目前的开发前进是很好的,随着5G时代的到来,再加上这次的疫情让在线会议和在线教育一下子进入了大家的视野,让大家更了解音视频是什么了。再加上现在的直播行业也是很火爆的,所以现在可以说是音视频的好时代。
首先了解编码器、容器、采样率等。其余的如图像、视频分辨率;画面更新fps、压缩(视频、音频、帧压缩等)
编解码器(codec)指的是-一个能够对一个信号或者-一个数据流进行变换的设备或者程序。这里指的变换既包括将信号或者数据流进行编码(通常是为了传输、存储或者加密)或者提取得到一个编码流的操作,也包括为了观察或者处理从这个编码流中恢复适合观察或操作的形式的操作。编解码器经常用在视频会议和流媒体等应用中。
很多多媒体数据流需要同时包含音频数据和视频数据,这时通常会加入一些用于音频和视频数据同步的元数据,例如字幕。这 三种数据流可能会被不同的程序,进程或者硬件处理,但是当它们传输或者存储的时候,这三种数据通常是被封装在一起的。通常这种封装是通过视频文件格式来实现的,例如常见的*.mpg, *.avi, *.mov, * .mp4, *.rm, *.ogg or *.tta.这些格式中有些只能使用某些编解器,而更多可以以容器的方式使用各种编解码器。
采样率(也称为采样速度或者采样频率)定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率的倒数叫作采样周期或采样时间,它是采样之间的时间间隔。注意不要将采样率与比特率(bitrate, 亦称一位速率II )相混淆。
视频文件可被感知的有两个方面: 视频 和 音频 ,一个完整的视频文件中,可能包含着不同场景的多个子视频,不同的多个子音频。
我们将这些 视频码流 、 音频码流 进行封装格式数据,形成我们常见的MP4、MKV、AVI文件,就可以在网络上进行传输了。
当我们拿到一个视频文件时,我们可以通过支持该格式的视频播放软件进行播放,播放主要包括如下步骤:
在文件编码这块主要由两个目的,其一是形成统一的数据形式,以 便于存储和传输 ,第二是为了 删除冗余数据 。
试想一下,一个1080P 30帧,32bit色彩 时长为1秒的视频文件,如果按每一帧画面进行存储的话,数据大小将会达到:
32bit * 30 * 1080 * 1920 ≈ 237MB的空间,除非有特殊的需求,这种方式存储、传输视频显然是不可接受的。
如果我们采取编码算法,例如MPEG4、H.264等等算法对视频文件进行去冗余,压缩后,那么实际上得到的文件大小会大大降低。
前面说到,编码的主要目的是为了压缩,各种编码方式都是为了让视频体积小,核心的思想就是:去除冗余信息,冗余信息主要包括:
例如这样一张视频截图,在背景色全部是黑色的情况下,我们实际上没有必要按照视频大小(1124*772)存储黑色,我们可以将存储黑色的像素点抽离出来记录,只存储其他像素点的颜色即可。
简单地说就是帧A和帧B是前后帧的关系,并且两个帧之间画面变化相对较小,那么帧B就完全没有必要存储一个完整的画面帧,记录变化即可。
人眼难以感知到或者说不敏感的部分图像数据可以压缩存储。
例如,对于图像的编码和解码处理时,由于压缩或量比截断引入了噪声而使图像发生了一些变化,如果这些变化不能为视觉所感知,则仍认为图像足够好。
事实上人类视觉系统一般的分辨能力约为26灰度等级,而一般图像量化采用28灰度等级,这类冗余我们称为视觉冗余。
也称编码冗余, 人们用于表达某一信息所需要的比特位数 总 比理论上表示该信息所需要的最小比特数 来的大,这之间的差距就成为信息熵冗余。
将音频三元组(采样率,采样大小和通道数)的值转成另外一-组值;
例如:将44100/16/2转成48000/16/2
《音视频入门到精通解析全套教学》
帧内预测是根据帧内已经编码的样本,为当前的样本计算出一个预测值,用当前样本值减去预测值得到一个残差值,目的就是为了减少传输的数据量。
rgb 8bit位深,3通道(不含透明度),一个pix占用3Bytes
常见电影_fps=60; 视频直播_fps=15
实时:i+p;转码:大量b帧,为减小存储
与帧相似程度极高达到95%6以上编码成B像是程度7096编码成P帧。如何编码不需要程序员来实现,已经由x264这个工具帮我们做了
图片
视频帧就行编码。大致的流程分为三步:
VTCompressionSessionCreate 创建编码对象参数详解:
VTCompressionSessionEncodeFrame 编码函数参数详解:
本篇就介绍了音视频的编码原理,及部分解析。更多H264以及H265编码,以及ffmpeg 实现。可以前往 《音视频入门到精通解析全套教学》 学习;里面内容解析了从入门到精通的详细教学。以及FFmpeg的实战笔录。
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