react 前端框架如何驱动企业数字化转型与创新发展
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2022-12-22
音视频开发demo（音视频开发的工作好找不）
本篇文章给大家谈谈音视频开发demo，以及音视频开发的工作好找不对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享音视频开发demo的知识，其中也会对音视频开发的工作好找不进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
整理/LiveVideoStack
大家好，我是阿里巴巴闲鱼事业部的陈炉军，本次分享的主题是Flutter浪潮下的音视频研发探索，主要内容是针对闲鱼APP在当下流行的跨平台框架Flutter的大规模实践，介绍其在音视频领域碰到的一些困难以及解决方案。
分享内容主要分为四个方面，首先会对Flutter有一个简单介绍以及选择Flutter作为跨平台框架的原因，其次会介绍Flutter中与音视频关系非常大的外接纹理概念，以及对它做出的一些优化。之后会对闲鱼在音视频实践过程中碰到的一些Flutter问题提出了一些解决方案——TPM音视频框架。最后是闲鱼Flutter多媒体开源组件的介绍。
Flutter
Flutter是一个跨平台框架，以往的做法是将音频、视频和网络这些模块都下沉到C++层或者ARM层，在其上封装成一个音视频的SDK，供UI层的PC、iOS和Android调用。
而Flutter做为一个UI层的跨平台框架，顾名思义就是在UI层也实现了一个跨平台开发。可以预想的是未Flutter发展的好的话，会逐渐变为一个从底层到UI层的一个全链路的跨平台开发，技术人员分别负责SDK和UI层的开发。
在Flutter之前已经有很多跨平台UI解决方案，那为什么选择Flutter呢？
我们主要考虑性能和跨平台的能力。
以往的跨平台方案比如Weex，ReactNative，Cordova等等因为架构的原因无法满足性能要求，尤其是在音视频这种性能要求几乎苛刻的场景。
而诸如Xamarin等，虽然性能可以和原生App一致，但是大部分逻辑还是需要分平台实现。
我们可以看一下，为什么Flutter可以实现高性能：
原生的native组件渲染以IOS为例，苹果的UIKit通过调用平台自己的绘制框架QuaztCore来实现UI的绘制，图形绘制也是调用底层的API,比如OpenGL、Metal等。
而Flutter也是和原生API逻辑一致，也是通过调用底层的绘制框架层SKIA实现UI层。这样相当于Flutter他自己实现了一套UI框架，提供了一种性能超越原生API的跨平台可能性。
但是我们说一个框架最终性能怎样，其实取决于设计者和开发者。至于现在到底是一个什么状况：
在闲鱼的实践中，我们发现在正常的开发没有特意的去优化UI代码的情况下，在一些低端机上，Flutter界面的流畅性是比Native界面要好的。
虽然现在闲鱼某些场景下会有卡顿闪退等情况，但是这是一个新事物发展过程中的必然问题，我们相信未来性能肯定不会成为限制Flutter发展的瓶颈的。
在闲鱼实践Flutter的过程中，混合栈和音视频是其中比较难解决的两个问题，混合栈是指一个APP在Flutter过程中不可能一口气将所有业务全部重写为Flutter，所以这是一个逐步迭代的过程，这期间原生native界面与Flutter界面共存的状态就称之为混合栈。闲鱼在混合栈上也有一些比较好的输出，例如FlutterBoost。
外接纹理
在讲音视频之前需要简要介绍一下外接纹理的概念，我们将它称之为是Flutter和Frame之间的桥梁。
Flutter渲染一帧屏幕数据首先要做的是，GPU发出的VC信号在Flutter的UI线程，通过AOT编译的机器码结合当前Dart Runtime，生成Layer Tree UI树，Layer Tree上每一个叶子节点都代表了当前屏幕上所需要渲染的每一个元素，包含了这些元素渲染所需要的内容。将Layer Tree抛给GPU线程，在GPU线程内调用Skia去完成整个UI的渲染过程。Layer Tree中有PictureLayer和TextureLayer两个比较重要的节点。PictureLayer主要负责屏幕图片的渲染，Flutter内部实现了一套图片解码逻辑，在IO线程将图片读取或者从网络上拉取之后，通过解码能够在IO线程上加载出纹理，交给GPU线程将图片渲染到屏幕上。但是由于音视频场景下系统API太过繁多，业务场景过于复杂。Flutter没有一套逻辑去实现跨平台的音视频组件，所以说Flutter提出了一种让第三方开发者来实现音视频组件的方式，而这些音视频组件的视频渲染出口，就是TextureLayer。
在整个Layer Tree渲染的过程中，TextureLayer的数据纹理需要由外部第三方开发者来指定，可以把视频数据和播放器数据送到TextureLayer里，由Flutter将这些数据渲染出来。
TextureLayer渲染过程：首先判断Layer是否已经初始化，如果没有就创建一个Texture，然后将Texture Attach到一个SufaceTexture上。
这个SufaceTexture是音视频的native代码可以获取到的对象，通过这个对象创建的Suface，我们可以将视频数据、摄像头数据解码放到Suface中，然后Flutter端通过监听SufaceTexture的数据更新就可以顺利把刚才创建的数据更新到它的纹理中，然后再将纹理交给SKIA渲染到屏幕上。
然而我们如果需要用Flutter实现美颜，滤镜，人脸贴图等等功能，就需要将视频数据读取出来，更新到纹理中，再将GPU纹理经过美颜滤镜处理后生成一个处理后的纹理。按Flutter提供的现有能力，必须先将纹理中的数据从GPU读出到CPU中，生成Bitmap后再写入Surface中，这样在Flutter中才能顺利的更新到视频数据，这样做对系统性能的消耗很大。
通过对Flutter渲染过程分析，我们知道Flutter底层需要渲染的数据就是GPU纹理，而我们经过美颜滤镜处理完成以后的结果也是GPU纹理，如果可以将它直接交给Flutter渲染，那就可以避免GPU-CPU-GPU这样的无用循环。这样的方法是可行的，但是需要一个条件，就是OpenGL上下文共享。
OpenGL
在说上下文之前，得提到一个和上线文息息相关的概念：线程。
Flutter引擎启动后会启动四个线程：
第一个线程是UI线程，这是Flutter自己定义的UI线程，主要负责GPU发出的VSync信号时候用当前Dart编译的机器码和当前运行环境创建出Layer Tree。
还有就是IO线程和GPU线程。和大部分OpenGL处理解决方案中一样，Flutter也采取一个线程责资源加载，一部分负责资源渲染这种思路。
两个线程之间纹理共享有两种方式。一种是EGLImage(IOS是 CVOpenGLESTextureCache)。一种是OpenGL Share Context。Flutter通过Share Context来实现纹理共享，将IO线程的Context和GPU线程的Context进行Share，放到同一个Share Group下面，这样两个线程下资源是互相可见可以共享的。
Platform线程是主线程，Flutter中有一个很奇怪的设定，GPU线程和主线程共用一个Context。并且在主线程也有很多OpenGL 操作。
这样的设计会给音视频开发带来很多问题，后面会详细说。
音视频端美颜处理完成的OpenGL纹理能够让Flutter直接使用的条件就是Flutter的上下文需要和平台音视频相关的OpenGL上下文处在一个Share Group下面。
由于Flutter主线程的Context就是GPU的Context，所以在音视频端主线程中有一些OpenGL操作的话，很有可能使Flutter整个OpenGL被破坏掉。所以需要将所有的OpenGL操作都限制在子线程中。
通过上述这两个条件的处理，我们就可以在没有增加GPU消耗的前提下实现美颜和滤镜等等功能。
TPM
在经过demo验证之后，我们将这个方案应用到闲鱼音视频组件中，但改造过程中发现了一些问题。
上图是摄像头采集数据转换为纹理的一段代码，其中有两个操作：首先是切进程，将后面的OpenGL操作都切到cameraQueue中。然后是设置一次上下文。然后这种限制条件或者说是潜规则往往在开发过程中容易被忽略的。而这个条件一旦忽略后果就是出现一些莫名其妙的诡异问题极难排查。因此我们就希望能抽象出一套框架，由框架本身实现线程的切换、上下文和模块生命周期等的管理，开发者接入框架以后只需要安心实现自己的算法，而不需要关心这些潜规则还有其他一些重复的逻辑操作。
在引入Flutter之前闲鱼的音视频架构与大部分音视频逻辑一样采用分层架构：
1：底层是一些独立模块
2：SDK层是对底层模块的封装
3：最上层是UI层。
引入Flutter之后，通过分析各个模块的使用场景，我们可以得出一个假设或者说是抽象：音视频应用在终端上可以归纳为视频帧解码之后视频数据帧在各个模块之间流动的过程，基于这种假设去做Flutter音视频框架的抽象。
咸鱼Flutter多媒体开源组件
整个Flutter音视频框架抽象分为管线和数据的抽象、模块的抽象、线程统一管理和上下文同一管理四部分。
管线，其实就是视频帧流动的管道。数据，音视频中涉及到的数据包括纹理、Bit Map以及时间戳等。结合现有的应用场景我们定义了管线流通数据以Texture为主数据，同时可以选择性的添加Bit Map等作为辅助数据。这样的数据定义方式，避免重复的创建和销毁纹理带来的性能开销以及多线程访问纹理带来的一些问题。也满足一些特殊模块对特殊数据的需求。同时也设计了纹理池来管理管线中的纹理数据。
模块：如果把管线和数据比喻成血管和血液，那框架音视频的场景就可以比喻成器官，我们根据模块所在管线的位置抽象出采集、处理和输出三个基类。这三个基类里实现了刚才说的线程切换，上下文切换，格式转换等等共同逻辑，各个功能模块通过集成自这些基类，可以避免很多重复劳动。
线程：每一个模块初始化的时候，初始化函数就会去线程管理的模块去获取自己的线程，线程管理模块可以决定给初始化函数分配新的线程或者已经分配过其他模块的线程。
这样有三个好处：
一是可以根据需要去决定一个线程可以挂载多少模块，做到线程间的负载均衡。第二，多线程并发式能够保证模块内的OpenGL操作是在当前线程内而不会跑到主线程去，彻底避免Flutter的OpenGL 环境被破坏。第三，多线程并行可以充分利用CPU多核架构，提升处理速度。
从Flutter端修改Flutter引擎将Context取出后，根据Context创建上下文的统一管理模块，每一个模块在初始化的时候会获取它的线程，获取之后会调用上下文管理模块获取自己的上下文。这样可以保证每一个模块的上下文都是与Flutter的上下文进行Share的，每个模块之间资源都是共享可见的，Flutter和音视频native之间也是互相共享可见的。
基于上述框架如果要实现一个简单的场景，比如画面实时预览和滤镜处理功能，
1：需要选择功能模块，功能模块包括摄像头模块、滤镜处理模块和Flutter画面渲染模块，
2：需要配置模块参数，比如采集分辨率、滤镜参数和前后摄像头设置等，
3：在创建视频管线后使用已配置的参数创建模块
4：最后管线搭载模块，开启管线就可以实现这样简单的功能。
上图为整个功能实现的代码和结构图。
结合上述音视频框架，闲鱼实现了Flutter多媒体开源组件。
组要包含四个基本组件分别是：
1：视频图像拍摄组件
2：播放器组件
3：视频图像编辑组件
4：相册选择组件
现在这些组件正在走内部开源流程。预计9月份，相册和播放器会实现开源。
后续展望和规划
1：实现开头所说的从底层SDK到UI的全链路的跨端开发。目前底层框架层和模块层都是各个平台各自实现，反而是Flutter的UI端进行了跨平台的统一，所以后续会将底层也按照音视频常用做法把逻辑下沉到C++层，尽可能的实现全链路跨平台。
2：第二部分内容为开源共建，闲鱼开源的内容不仅包括拍摄、编辑组件，还包括了很多底层模块，希望有开发者在基于Flutter开发音视频应用时可以充分利用闲鱼开源出的音视频模块能力，搭建APP框架，开发者只要去负责实现特殊需求模块就可以，尽可能的减少重复劳动。
在刷抖音等短视频的时候，会发现视频基本是秒开的，那么怎么实现呢？
我的实现思路：视频采用m3u8格式的，利用其特性，我们可以预先缓存其中的第一个ts文件和m3u8文件，然后视频播放时通过访问本地服务器读取缓存下来的m3u8和第一个ts文件，缩短音视频开发demo了起播时网络加载这一步的时间，通过测试发现，使用Android自带的播放器对视频播放的话，视频起播稳定在1s左右，视频Ijkplayer播放器的话起播时间稳定在0.2s左右，基本实现了视频秒开的功能，当然还可以通过实际项目的需要，进一步在视频生成时控制视频的分辨率、帧率、码率等，规定第一个ts的时间等。
实现Demo： Android短视频秒开实现
在列表视频的开发中，会存在滑动过程中卡顿的现象，这是由于release这个方法是阻塞的，因此我们可以将其异步处理。
本文持续更新，若你在开发中遇到优化问题，可留言讨论。
2.在项目中创建两个文件夹。
3.将FFmpeg项目中音视频开发demo的include和lib文件内容拷贝到刚刚创建的文件夹中。
4.将需要用到的动态库添加到项目中。
按住command可以多选。
5.设置include文件夹的路径。
6.关闭沙箱。
7.设置info.plist权限音视频开发demo，做音频就导入麦克风权限音视频开发demo，做视频就导入麦克风和相机权限。
8.创建一个文件名为demo的C文件，生成桥接文件，在桥接文件中导入C的头文件，最后在ViewController中调用test()，控制台输出成功就代表FFmpeg导入成功。
本文如有侵犯隐私或其他请联系我，我将在第一时间整改或删除。
https://github.com/webRTC/webrtc.io-demo这个是一个在nodejs下实现webrtc服务端的完整示例。-zip文件，解压。回到“Node.js command prompt”，使用CD命令切到解压后的目录，输入命令：npm install这个命令会自动安装demo所需nodejs插件。完毕后，查看 ..\site\server.js 里面的端口号，若端口已被占用，修改成可用的端口。同样在“Node.js command prompt”，切到“server.js”的目录，输入命令：node server.jschrome 或 firefox 浏览器，访问 127.0.0.1:8080 就看到示例了。
想要了解更多关于webrtc的相关信息，推荐咨询ZEGO即构科技。公司自成立伊始，就专注自研音视频引擎，在音频前处理、网络自适应和跨平台兼容性等方面，达到国际一流水平，同时充分利用基础云服务商的能力，构建了MSDN海量有序自学习数据网络，服务覆盖全球，涵盖上百个音视频互动业务场景。
本文目录一览：
- 1、Flutter浪潮下的音视频研发探索
- 2、【Android音视频】视频开发优化
- 3、音视频 | 项目中导入FFmpeg
- 4、基于webrtc以及nodejs的P2P实时视频demo
- 5、手机网页上语音实时通话,请问怎么实现,不是下软件,而是使用api
- 6、基于 ZEGO SDK 实现 iOS 一对一音视频聊天应用
Flutter浪潮下的音视频研发探索
文/陈炉军整理/LiveVideoStack
大家好，我是阿里巴巴闲鱼事业部的陈炉军，本次分享的主题是Flutter浪潮下的音视频研发探索，主要内容是针对闲鱼APP在当下流行的跨平台框架Flutter的大规模实践，介绍其在音视频领域碰到的一些困难以及解决方案。
分享内容主要分为四个方面，首先会对Flutter有一个简单介绍以及选择Flutter作为跨平台框架的原因，其次会介绍Flutter中与音视频关系非常大的外接纹理概念，以及对它做出的一些优化。之后会对闲鱼在音视频实践过程中碰到的一些Flutter问题提出了一些解决方案——TPM音视频框架。最后是闲鱼Flutter多媒体开源组件的介绍。
Flutter
Flutter是一个跨平台框架，以往的做法是将音频、视频和网络这些模块都下沉到C++层或者ARM层，在其上封装成一个音视频的SDK，供UI层的PC、iOS和Android调用。
而Flutter做为一个UI层的跨平台框架，顾名思义就是在UI层也实现了一个跨平台开发。可以预想的是未Flutter发展的好的话，会逐渐变为一个从底层到UI层的一个全链路的跨平台开发，技术人员分别负责SDK和UI层的开发。
在Flutter之前已经有很多跨平台UI解决方案，那为什么选择Flutter呢？
我们主要考虑性能和跨平台的能力。
以往的跨平台方案比如Weex，ReactNative，Cordova等等因为架构的原因无法满足性能要求，尤其是在音视频这种性能要求几乎苛刻的场景。
而诸如Xamarin等，虽然性能可以和原生App一致，但是大部分逻辑还是需要分平台实现。
我们可以看一下，为什么Flutter可以实现高性能：
原生的native组件渲染以IOS为例，苹果的UIKit通过调用平台自己的绘制框架QuaztCore来实现UI的绘制，图形绘制也是调用底层的API,比如OpenGL、Metal等。
而Flutter也是和原生API逻辑一致，也是通过调用底层的绘制框架层SKIA实现UI层。这样相当于Flutter他自己实现了一套UI框架，提供了一种性能超越原生API的跨平台可能性。
但是我们说一个框架最终性能怎样，其实取决于设计者和开发者。至于现在到底是一个什么状况：
在闲鱼的实践中，我们发现在正常的开发没有特意的去优化UI代码的情况下，在一些低端机上，Flutter界面的流畅性是比Native界面要好的。
虽然现在闲鱼某些场景下会有卡顿闪退等情况，但是这是一个新事物发展过程中的必然问题，我们相信未来性能肯定不会成为限制Flutter发展的瓶颈的。
在闲鱼实践Flutter的过程中，混合栈和音视频是其中比较难解决的两个问题，混合栈是指一个APP在Flutter过程中不可能一口气将所有业务全部重写为Flutter，所以这是一个逐步迭代的过程，这期间原生native界面与Flutter界面共存的状态就称之为混合栈。闲鱼在混合栈上也有一些比较好的输出，例如FlutterBoost。
外接纹理
在讲音视频之前需要简要介绍一下外接纹理的概念，我们将它称之为是Flutter和Frame之间的桥梁。
Flutter渲染一帧屏幕数据首先要做的是，GPU发出的VC信号在Flutter的UI线程，通过AOT编译的机器码结合当前Dart Runtime，生成Layer Tree UI树，Layer Tree上每一个叶子节点都代表了当前屏幕上所需要渲染的每一个元素，包含了这些元素渲染所需要的内容。将Layer Tree抛给GPU线程，在GPU线程内调用Skia去完成整个UI的渲染过程。Layer Tree中有PictureLayer和TextureLayer两个比较重要的节点。PictureLayer主要负责屏幕图片的渲染，Flutter内部实现了一套图片解码逻辑，在IO线程将图片读取或者从网络上拉取之后，通过解码能够在IO线程上加载出纹理，交给GPU线程将图片渲染到屏幕上。但是由于音视频场景下系统API太过繁多，业务场景过于复杂。Flutter没有一套逻辑去实现跨平台的音视频组件，所以说Flutter提出了一种让第三方开发者来实现音视频组件的方式，而这些音视频组件的视频渲染出口，就是TextureLayer。
在整个Layer Tree渲染的过程中，TextureLayer的数据纹理需要由外部第三方开发者来指定，可以把视频数据和播放器数据送到TextureLayer里，由Flutter将这些数据渲染出来。
TextureLayer渲染过程：首先判断Layer是否已经初始化，如果没有就创建一个Texture，然后将Texture Attach到一个SufaceTexture上。
这个SufaceTexture是音视频的native代码可以获取到的对象，通过这个对象创建的Suface，我们可以将视频数据、摄像头数据解码放到Suface中，然后Flutter端通过监听SufaceTexture的数据更新就可以顺利把刚才创建的数据更新到它的纹理中，然后再将纹理交给SKIA渲染到屏幕上。
然而我们如果需要用Flutter实现美颜，滤镜，人脸贴图等等功能，就需要将视频数据读取出来，更新到纹理中，再将GPU纹理经过美颜滤镜处理后生成一个处理后的纹理。按Flutter提供的现有能力，必须先将纹理中的数据从GPU读出到CPU中，生成Bitmap后再写入Surface中，这样在Flutter中才能顺利的更新到视频数据，这样做对系统性能的消耗很大。
通过对Flutter渲染过程分析，我们知道Flutter底层需要渲染的数据就是GPU纹理，而我们经过美颜滤镜处理完成以后的结果也是GPU纹理，如果可以将它直接交给Flutter渲染，那就可以避免GPU-CPU-GPU这样的无用循环。这样的方法是可行的，但是需要一个条件，就是OpenGL上下文共享。
OpenGL
在说上下文之前，得提到一个和上线文息息相关的概念：线程。
Flutter引擎启动后会启动四个线程：
第一个线程是UI线程，这是Flutter自己定义的UI线程，主要负责GPU发出的VSync信号时候用当前Dart编译的机器码和当前运行环境创建出Layer Tree。
还有就是IO线程和GPU线程。和大部分OpenGL处理解决方案中一样，Flutter也采取一个线程责资源加载，一部分负责资源渲染这种思路。
两个线程之间纹理共享有两种方式。一种是EGLImage(IOS是 CVOpenGLESTextureCache)。一种是OpenGL Share Context。Flutter通过Share Context来实现纹理共享，将IO线程的Context和GPU线程的Context进行Share，放到同一个Share Group下面，这样两个线程下资源是互相可见可以共享的。
Platform线程是主线程，Flutter中有一个很奇怪的设定，GPU线程和主线程共用一个Context。并且在主线程也有很多OpenGL 操作。
这样的设计会给音视频开发带来很多问题，后面会详细说。
音视频端美颜处理完成的OpenGL纹理能够让Flutter直接使用的条件就是Flutter的上下文需要和平台音视频相关的OpenGL上下文处在一个Share Group下面。
由于Flutter主线程的Context就是GPU的Context，所以在音视频端主线程中有一些OpenGL操作的话，很有可能使Flutter整个OpenGL被破坏掉。所以需要将所有的OpenGL操作都限制在子线程中。
通过上述这两个条件的处理，我们就可以在没有增加GPU消耗的前提下实现美颜和滤镜等等功能。
TPM
在经过demo验证之后，我们将这个方案应用到闲鱼音视频组件中，但改造过程中发现了一些问题。
上图是摄像头采集数据转换为纹理的一段代码，其中有两个操作：首先是切进程，将后面的OpenGL操作都切到cameraQueue中。然后是设置一次上下文。然后这种限制条件或者说是潜规则往往在开发过程中容易被忽略的。而这个条件一旦忽略后果就是出现一些莫名其妙的诡异问题极难排查。因此我们就希望能抽象出一套框架，由框架本身实现线程的切换、上下文和模块生命周期等的管理，开发者接入框架以后只需要安心实现自己的算法，而不需要关心这些潜规则还有其他一些重复的逻辑操作。
在引入Flutter之前闲鱼的音视频架构与大部分音视频逻辑一样采用分层架构：
1：底层是一些独立模块
2：SDK层是对底层模块的封装
3：最上层是UI层。
引入Flutter之后，通过分析各个模块的使用场景，我们可以得出一个假设或者说是抽象：音视频应用在终端上可以归纳为视频帧解码之后视频数据帧在各个模块之间流动的过程，基于这种假设去做Flutter音视频框架的抽象。
咸鱼Flutter多媒体开源组件
整个Flutter音视频框架抽象分为管线和数据的抽象、模块的抽象、线程统一管理和上下文同一管理四部分。
管线，其实就是视频帧流动的管道。数据，音视频中涉及到的数据包括纹理、Bit Map以及时间戳等。结合现有的应用场景我们定义了管线流通数据以Texture为主数据，同时可以选择性的添加Bit Map等作为辅助数据。这样的数据定义方式，避免重复的创建和销毁纹理带来的性能开销以及多线程访问纹理带来的一些问题。也满足一些特殊模块对特殊数据的需求。同时也设计了纹理池来管理管线中的纹理数据。
模块：如果把管线和数据比喻成血管和血液，那框架音视频的场景就可以比喻成器官，我们根据模块所在管线的位置抽象出采集、处理和输出三个基类。这三个基类里实现了刚才说的线程切换，上下文切换，格式转换等等共同逻辑，各个功能模块通过集成自这些基类，可以避免很多重复劳动。
线程：每一个模块初始化的时候，初始化函数就会去线程管理的模块去获取自己的线程，线程管理模块可以决定给初始化函数分配新的线程或者已经分配过其他模块的线程。
这样有三个好处：
一是可以根据需要去决定一个线程可以挂载多少模块，做到线程间的负载均衡。第二，多线程并发式能够保证模块内的OpenGL操作是在当前线程内而不会跑到主线程去，彻底避免Flutter的OpenGL 环境被破坏。第三，多线程并行可以充分利用CPU多核架构，提升处理速度。
从Flutter端修改Flutter引擎将Context取出后，根据Context创建上下文的统一管理模块，每一个模块在初始化的时候会获取它的线程，获取之后会调用上下文管理模块获取自己的上下文。这样可以保证每一个模块的上下文都是与Flutter的上下文进行Share的，每个模块之间资源都是共享可见的，Flutter和音视频native之间也是互相共享可见的。
基于上述框架如果要实现一个简单的场景，比如画面实时预览和滤镜处理功能，
1：需要选择功能模块，功能模块包括摄像头模块、滤镜处理模块和Flutter画面渲染模块，
2：需要配置模块参数，比如采集分辨率、滤镜参数和前后摄像头设置等，
3：在创建视频管线后使用已配置的参数创建模块
4：最后管线搭载模块，开启管线就可以实现这样简单的功能。
上图为整个功能实现的代码和结构图。
结合上述音视频框架，闲鱼实现了Flutter多媒体开源组件。
组要包含四个基本组件分别是：
1：视频图像拍摄组件
2：播放器组件
3：视频图像编辑组件
4：相册选择组件
现在这些组件正在走内部开源流程。预计9月份，相册和播放器会实现开源。
后续展望和规划
1：实现开头所说的从底层SDK到UI的全链路的跨端开发。目前底层框架层和模块层都是各个平台各自实现，反而是Flutter的UI端进行了跨平台的统一，所以后续会将底层也按照音视频常用做法把逻辑下沉到C++层，尽可能的实现全链路跨平台。
2：第二部分内容为开源共建，闲鱼开源的内容不仅包括拍摄、编辑组件，还包括了很多底层模块，希望有开发者在基于Flutter开发音视频应用时可以充分利用闲鱼开源出的音视频模块能力，搭建APP框架，开发者只要去负责实现特殊需求模块就可以，尽可能的减少重复劳动。
【Android音视频】视频开发优化
本文主要记录一些在视频开发中会遇到音视频开发demo的一些优化及自己音视频开发demo的实现思路。在刷抖音等短视频的时候，会发现视频基本是秒开的，那么怎么实现呢？
我的实现思路：视频采用m3u8格式的，利用其特性，我们可以预先缓存其中的第一个ts文件和m3u8文件，然后视频播放时通过访问本地服务器读取缓存下来的m3u8和第一个ts文件，缩短音视频开发demo了起播时网络加载这一步的时间，通过测试发现，使用Android自带的播放器对视频播放的话，视频起播稳定在1s左右，视频Ijkplayer播放器的话起播时间稳定在0.2s左右，基本实现了视频秒开的功能，当然还可以通过实际项目的需要，进一步在视频生成时控制视频的分辨率、帧率、码率等，规定第一个ts的时间等。
实现Demo： Android短视频秒开实现
在列表视频的开发中，会存在滑动过程中卡顿的现象，这是由于release这个方法是阻塞的，因此我们可以将其异步处理。
本文持续更新，若你在开发中遇到优化问题，可留言讨论。
音视频 | 项目中导入FFmpeg
1.用Xcode创建一个用Swift语言开发音视频开发demo的Mac项目。2.在项目中创建两个文件夹。
3.将FFmpeg项目中音视频开发demo的include和lib文件内容拷贝到刚刚创建的文件夹中。
4.将需要用到的动态库添加到项目中。
按住command可以多选。
5.设置include文件夹的路径。
6.关闭沙箱。
7.设置info.plist权限音视频开发demo，做音频就导入麦克风权限音视频开发demo，做视频就导入麦克风和相机权限。
8.创建一个文件名为demo的C文件，生成桥接文件，在桥接文件中导入C的头文件，最后在ViewController中调用test()，控制台输出成功就代表FFmpeg导入成功。
本文如有侵犯隐私或其他请联系我，我将在第一时间整改或删除。
基于webrtc以及nodejs的P2P实时视频demo
到 http://nodejs.org/ -最新版nodejs。【点击免费试用，0成本启动】https://github.com/webRTC/webrtc.io-demo这个是一个在nodejs下实现webrtc服务端的完整示例。-zip文件，解压。回到“Node.js command prompt”，使用CD命令切到解压后的目录，输入命令：npm install这个命令会自动安装demo所需nodejs插件。完毕后，查看 ..\site\server.js 里面的端口号，若端口已被占用，修改成可用的端口。同样在“Node.js command prompt”，切到“server.js”的目录，输入命令：node server.jschrome 或 firefox 浏览器，访问 127.0.0.1:8080 就看到示例了。
想要了解更多关于webrtc的相关信息，推荐咨询ZEGO即构科技。公司自成立伊始，就专注自研音视频引擎，在音频前处理、网络自适应和跨平台兼容性等方面，达到国际一流水平，同时充分利用基础云服务商的能力，构建了MSDN海量有序自学习数据网络，服务覆盖全球，涵盖上百个音视频互动业务场景。
手机网页上语音实时通话,请问怎么实现,不是下软件,而是使用api
作为独立开发者或想缩短音视频开发周期的公司来说音视频开发demo，想要在Android平台下实现音视频通信音视频开发demo，最快捷的方法是寻找开源项目或调用其他公司API。之所以这么说是因为音视频通信技术涉及到底层音视频采集、解码、 FFmpeg（音视频处理解决方案）、媒体流传输协议等太多太多相关技术知识点。试音视频开发demo了 几个开源项目音视频开发demo，视频差强人意，语音与视频不同步等不稳定因素。因此音视频开发demo我把目光放到其他公司的API上（点击-demo程序）。demo程序API提供了一系列纯Java语言的调用接口，通过JNI即可调用内核共享库（.so 类似win32 的dll），根据官方开发文档我很快就实现音视频通信，下面是我在调用其API的经验总结基于 ZEGO SDK 实现 iOS 一对一音视频聊天应用
在开始集成 ZEGO Express SDK 前音视频开发demo，请确保开发环境满足以下要求：
2.1 创建项目
进入即构官网， 在 【ZEGO控制台】 创建项目，并申请有效音视频开发demo的 AppID，这一步很关键，appid为应用的唯一标识，如身份证号，是应用的身份证明，用于明确你的项目及组织身份。zego提供的服务也是基于APP ID；
App ID的获取方式很简单，只需3～5分钟，在即构官网-音视频开发demo我的项目-创建即可。创建的项目信息可用于SDK的集成和配置；
2.2 Token 鉴权
开始集成前，可参考如下步骤设置你的项目；
如已有项目，本步骤可忽略。
如需新建项目，可按照以下步骤创建你的新项目：
用户通过 ZEGO Express SDK 进行视频通话的基本流程为：
用户 A、B 加入房间，用户 B 预览并将音视频流推送到 ZEGO 云服务（推流），用户 A 收到用户 B 推送音视频流的通知之后，在通知中播放用户 B 的音视频流（拉流）。
整个音视频通话推拉流过程的 API 调用时序如下图：
1. 创建界面
根据场景需要，为你的项目创建视频通话的用户界面。我们推荐你在项目中添加如下元素：
2.引入头文件，准备基础工作
3. 创建引擎
调用 createEngineWithProfile 接口，将申请到的 AppID 传入参数 “appID”，创建引擎单例对象。
注册回调，可将实现音视频开发demo了 ZegoEventHandler 的对象（例如 “self”）传入参数 “eventHandler”。
调用 loginRoom 接口登录房间。roomID 和 user 的参数由您本地生成，但是需要满足以下条件：
调用登录房间接口之后，您可通过监听 onRoomStateUpdate 回调实时监控自己在本房间内的连接状态。
1. 预览自己的画面
如果希望看到本端的画面，可调用 startPreview 接口设置预览视图，并启动本地预览。
2. 将自己的音视频流推送到 ZEGO 音视频云
在用户调用 loginRoom 接口后，可以直接调用 startPublishingStream 接口，传入 “streamID”，将自己的音视频流推送到 ZEGO 音视频云。您可通过监听 onPublisherStateUpdate 回调知晓推流是否成功。
“streamID” 由您本地生成，但是需要保证：
同一个 AppID 下，“streamID” 全局唯一。如果同一个 AppID 下，不同用户各推了一条 “streamID” 相同的流，后推流的用户推流失败。
进行视频通话时，我们需要拉取到其他用户的音视频。
在同一房间内的其他用户将音视频流推送到 ZEGO 音视频云时，我们会在 onRoomStreamUpdate 回调中收到音视频流新增的通知，并可以通过 ZegoStream 获取到某条流的 “streamID”。
我们可以在该回调中，调用 startPlayingStream ，传入 “streamID” 拉取拉取播放该用户的音视频。您可通过监听 onPlayerStateUpdate 回调知晓是否成功拉取音视频。
音视频的基础功能已完成，接下来我们运行下效果，1步快速检验成果。
step1 , 与好友一起安装编译好的App，在手机上可以看到对方并进行通话互动。
完成以上，说明你成功啦！
Enjoy与好友的欢乐时光!
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版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。
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