diff --git a/SUMMARY.md b/SUMMARY.md index 14075f8..b565afe 100644 --- a/SUMMARY.md +++ b/SUMMARY.md @@ -8,7 +8,6 @@ * [IPv6 socket 编程](IPv6 socket编程.md) * [微信 iOS SQLite 源码优化实践](微信iOS SQLite源码优化实践.md) * [聊聊苹果的 Bug - iOS 10 nano free crash](聊聊苹果的Bug - iOS 10 nano_free Crash.md) -* [微信Android视频编码爬过的那些坑](微信Android视频编码爬过的那些坑.md) ## 0x10 开源组件 diff --git a/assets/android_video_record/encodeProcess.png b/assets/android_video_record/encodeProcess.png deleted file mode 100644 index 29a853c..0000000 Binary files a/assets/android_video_record/encodeProcess.png and /dev/null differ diff --git a/assets/android_video_record/frame_compress.png b/assets/android_video_record/frame_compress.png deleted file mode 100644 index 38706ea..0000000 Binary files a/assets/android_video_record/frame_compress.png and /dev/null differ diff --git a/assets/android_video_record/mediacodec_buffers.png b/assets/android_video_record/mediacodec_buffers.png deleted file mode 100644 index f17f4ac..0000000 Binary files a/assets/android_video_record/mediacodec_buffers.png and /dev/null differ diff --git "a/\345\276\256\344\277\241Android\350\247\206\351\242\221\347\274\226\347\240\201\347\210\254\350\277\207\347\232\204\351\202\243\344\272\233\345\235\221.md" "b/\345\276\256\344\277\241Android\350\247\206\351\242\221\347\274\226\347\240\201\347\210\254\350\277\207\347\232\204\351\202\243\344\272\233\345\235\221.md" deleted file mode 100644 index da8a541..0000000 --- "a/\345\276\256\344\277\241Android\350\247\206\351\242\221\347\274\226\347\240\201\347\210\254\350\277\207\347\232\204\351\202\243\344\272\233\345\235\221.md" +++ /dev/null @@ -1,276 +0,0 @@ -Android的视频相关的开发,大概一直是整个Android生态,以及Android API中,最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头,以及视频编码相关的API,Google一直对这方面的控制力非常差,导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异,而且从API的设计来看,一直以来优化也相当有限,甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一” - -以微信为例,我们录制一个540p的mp4文件,对于Android来说,大体上是遵循这么一个流程: - ----- - -![](assets/android_video_record/encodeProcess.png) - ----- - -大体上就是从摄像头输出的YUV帧经过预处理之后,送入编码器,获得编码好的h264视频流。 - -上面只是针对视频流的编码,另外还需要对音频流单独录制,最后再将视频流和音频流进行合成出最终视频。 - -这篇文章主要将会对视频流的编码中两个常见问题进行分析: - -1. 视频编码器的选择(硬编 or 软编)? -2. 如何对摄像头输出的YUV帧进行快速预处理(镜像,缩放,旋转)? - ----- -### 视频编码器的选择 -对于录制视频的需求,不少app都需要对每一帧数据进行单独处理,因此很少会直接用到``MediaRecorder``来直接录取视频,一般来说,会有这么两个选择 - -- MediaCodec -- FFMpeg+x264/openh264 - -我们来逐个解析一下 - ---- -#### MediaCodec - -MediaCodec是API 16之后Google推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件加速进行视频的编解码。调用的时候需要先初始化MediaCodec作为视频的编码器,然后只需要不停传入原始的YUV数据进入编码器就可以直接输出编码好的h264流,整个API设计模型来看,就是同时包含了输入端和输出端的两条队列: - -![](assets/android_video_record/mediacodec_buffers.png) - -因此,作为编码器,输入端队列存放的就是原始YUV数据,输出端队列输出的就是编码好的h264流,作为解码器则对应相反。在调用的时候,MediaCodec提供了同步和异步两种调用方式,但是异步使用Callback的方式是在API 21之后才加入的,以同步调用为例,一般来说调用方式大概是这样(摘自官方例子): - -```Java - MediaCodec codec = MediaCodec.createByCodecName(name); - codec.configure(format, …); - MediaFormat outputFormat = codec.getOutputFormat(); // option B - codec.start(); - for (;;) { - int inputBufferId = codec.dequeueInputBuffer(timeoutUs); - if (inputBufferId >= 0) { - ByteBuffer inputBuffer = codec.getInputBuffer(…); - // fill inputBuffer with valid data - … - codec.queueInputBuffer(inputBufferId, …); - } - int outputBufferId = codec.dequeueOutputBuffer(…); - if (outputBufferId >= 0) { - ByteBuffer outputBuffer = codec.getOutputBuffer(outputBufferId); - MediaFormat bufferFormat = codec.getOutputFormat(outputBufferId); // option A - // bufferFormat is identical to outputFormat - // outputBuffer is ready to be processed or rendered. - … - codec.releaseOutputBuffer(outputBufferId, …); - } else if (outputBufferId == MediaCodec.INFO_OUTPUT_FORMAT_CHANGED) { - // Subsequent data will conform to new format. - // Can ignore if using getOutputFormat(outputBufferId) - outputFormat = codec.getOutputFormat(); // option B - } - } - codec.stop(); - codec.release(); -``` -简单解释一下,通过``getInputBuffers``获取输入队列,然后调用``dequeueInputBuffer``获取输入队列空闲数组下标,注意``dequeueOutputBuffer``会有几个特殊的返回值表示当前编解码状态的变化,然后再通过``queueInputBuffer``把原始YUV数据送入编码器,而在输出队列端同样通过``getOutputBuffers``和``dequeueOutputBuffer``获取输出的h264流,处理完输出数据之后,需要通过``releaseOutputBuffer``把输出buffer还给系统,重新放到输出队列中。
-关于MediaCodec更复杂的使用例子,可以参照下CTS测试里面的使用方式:[EncodeDecodeTest.java](https://android.googlesource.com/platform/cts/+/jb-mr2-release/tests/tests/media/src/android/media/cts/EncodeDecodeTest.java) - -从上面例子来看的确是非常原始的API,由于MediaCodec底层是直接调用了手机平台硬件的编解码能力,所以速度非常快,但是因为Google对整个Android硬件生态的掌控力非常弱,所以这个API有很多问题: - -1. 颜色格式问题 - - MediaCodec在初始化的时候,在``configure``的时候,需要传入一个MediaFormat对象,当作为编码器使用的时候,我们一般需要在MediaFormat中指定视频的宽高,帧率,码率,I帧间隔等基本信息,除此之外,还有一个重要的信息就是,指定编码器接受的YUV帧的颜色格式。这个是因为由于YUV根据其采样比例,UV分量的排列顺序有很多种不同的颜色格式,而对于Android的摄像头在``onPreviewFrame``输出的YUV帧格式,如果没有配置任何参数的情况下,基本上都是NV21格式,但Google对MediaCodec的API在设计和规范的时候,显得很不厚道,过于贴近Android的HAL层了,导致了NV21格式并不是所有机器的MediaCodec都支持这种格式作为编码器的输入格式! - 因此,在初始化MediaCodec的时候,我们需要通过``codecInfo.getCapabilitiesForType``来查询机器上的MediaCodec实现具体支持哪些YUV格式作为输入格式,一般来说,起码在4.4+的系统上,这两种格式在大部分机器都有支持: - - ```Java - MediaCodecInfo.CodecCapabilities.COLOR_FormatYUV420Planar - MediaCodecInfo.CodecCapabilities.COLOR_FormatYUV420SemiPlanar - ``` - - 两种格式分别是YUV420P和NV21,如果机器上只支持YUV420P格式的情况下,则需要先将摄像头输出的NV21格式先转换成YUV420P,才能送入编码器进行编码,否则最终出来的视频就会花屏,或者颜色出现错乱 - - 这个算是一个不大不小的坑,基本上用上了MediaCodec进行视频编码都会遇上这个问题 - -2. 编码器支持特性相当有限 - - 如果使用MediaCodec来编码H264视频流,对于H264格式来说,会有一些针对压缩率以及码率相关的视频质量设置,典型的诸如Profile(baseline, main, high),Profile Level, Bitrate mode(CBR, CQ, VBR),合理配置这些参数可以让我们在同等的码率下,获得更高的压缩率,从而提升视频的质量,Android也提供了对应的API进行设置,可以设置到MediaFormat中这些设置项: - - ```Java - MediaFormat.KEY_BITRATE_MODE - MediaFormat.KEY_PROFILE - MediaFormat.KEY_LEVEL - ``` - - 但问题是,对于Profile,Level, Bitrate mode这些设置,在大部分手机上都是不支持的,即使是设置了最终也不会生效,例如设置了Profile为high,最后出来的视频依然还会是Baseline.... - - 这个问题,在7.0以下的机器几乎是必现的,其中一个可能的原因是,Android在源码层级[hardcode](http://androidxref.com/6.0.1_r10/xref/frameworks/av/media/libstagefright/ACodec.cpp)了profile的的设置: - - ```Java - // XXX - if (h264type.eProfile != OMX_VIDEO_AVCProfileBaseline) { - ALOGW("Use baseline profile instead of %d for AVC recording", - h264type.eProfile); - h264type.eProfile = OMX_VIDEO_AVCProfileBaseline; - } - ``` - - Android直到[7.0](http://androidxref.com/7.0.0_r1/xref/frameworks/av/media/libstagefright/ACodec.cpp)之后才取消了这段地方的Hardcode - - ```Java - if (h264type.eProfile == OMX_VIDEO_AVCProfileBaseline) { - .... - } else if (h264type.eProfile == OMX_VIDEO_AVCProfileMain || - h264type.eProfile == OMX_VIDEO_AVCProfileHigh) { - ..... - } - ``` - - 这个问题可以说间接导致了MediaCodec编码出来的视频质量偏低,同等码率下,难以获得跟软编码甚至iOS那样的视频质量。 - -3. 16位对齐要求 - - 前面说到,MediaCodec这个API在设计的时候,过于贴近HAL层,这在很多Soc的实现上,是直接把传入MediaCodec的buffer,在不经过任何前置处理的情况下就直接送入了Soc中。而在编码h264视频流的时候,由于h264的编码块大小一般是16x16,于是乎在一开始设置视频的宽高的时候,如果设置了一个没有对齐16的大小,例如960x540,在某些cpu上,最终编码出来的视频就会直接**花屏**! - - 很明显这还是因为厂商在实现这个API的时候,对传入的数据缺少校验以及前置处理导致的,目前来看,华为,三星的Soc出现这个问题会比较频繁,其他厂商的一些早期Soc也有这种问题,一般来说解决方法还是在设置视频宽高的时候,统一设置成对齐16位之后的大小就好了。 - ----- -#### FFMpeg+x264/openh264 - -除了使用MediaCodec进行编码之外,另外一种比较流行的方案就是使用ffmpeg+x264/openh264进行软编码,ffmpeg是用于一些视频帧的预处理。这里主要是使用x264/openh264作为视频的编码器。 - -x264基本上被认为是当今市面上最快的商用视频编码器,而且基本上所有h264的特性都支持,通过合理配置各种参数还是能够得到较好的压缩率和编码速度的,限于篇幅,这里不再阐述h264的参数配置,有兴趣可以看下[这里](https://www.nmm-hd.org/d/index.php?title=X264%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%8B%E7%BB%8D&variant=zh-cn)和[这里](http://www.cnblogs.com/wainiwann/p/5647521.html)对x264编码参数的调优。 - -[openh264](https://github.com/cisco/openh264)则是由思科开源的另外一个h264编码器,项目在2013年开源,对比起x264来说略显年轻,不过由于思科支付满了h264的年度专利费,所以对于外部用户来说,相当于可以直接免费使用了,另外,firefox直接内置了openh264,作为其在webRTC中的视频的编解码器使用。 - -但对比起x264,openh264在h264高级特性的支持比较差: - -- Profile只支持到baseline, level 5.2 -- 多线程编码只支持slice based,不支持frame based的多线程编码 - -从编码效率上来看,openh264的速度也并不会比x264快,不过其最大的好处,还是能够直接免费使用吧。 - -#### 软硬编对比 - -从上面的分析来看,硬编的好处主要在于速度快,而且系统自带不需要引入外部的库,但是特性支持有限,而且硬编的压缩率一般偏低,而对于软编码来说,虽然速度较慢,但是压缩率比较高,而且支持的H264特性也会比硬编码多很多,相对来说比较可控。就可用性而言,在4.4+的系统上,MediaCodec的可用性是能够基本保证的,但是不同等级的机器的编码器能力会有不少差别,建议可以根据机器的配置,选择不同的编码器配置。 - ------ -### YUV帧的预处理 - -根据最开始给出的流程,在送入编码器之前,我们需要先对摄像头输出的YUV帧进行一些前置处理 - -1.缩放 - -如果设置了camera的预览大小为1080p的情况下,在``onPreviewFrame``中输出的YUV帧直接就是1920x1080的大小,如果需要编码跟这个大小不一样的视频,我们就需要在录制的过程中,**实时**的对YUV帧进行缩放。 - -以微信为例,摄像头预览1080p的数据,需要编码960x540大小的视频。 - -最为常见的做法是使用ffmpeg这种的sws_scale函数进行直接缩放,效果/性能比较好的一般是选择SWS_FAST_BILINEAR算法: - -```cpp -mScaleYuvCtxPtr = sws_getContext( - srcWidth, - srcHeight, - AV_PIX_FMT_NV21, - dstWidth, - dstHeight, - AV_PIX_FMT_NV21, - SWS_FAST_BILINEAR, NULL, NULL, NULL); -sws_scale(mScaleYuvCtxPtr, - (const uint8_t* const *) srcAvPicture->data, - srcAvPicture->linesize, 0, srcHeight, - dstAvPicture->data, dstAvPicture->linesize); -``` - -在nexus 6p上,直接使用ffmpeg来进行缩放的时间基本上都需要**40ms+**,对于我们需要录制30fps的来说,每帧处理时间最多就30ms左右,如果光是缩放就消耗了如此多的时间,基本上录制出来的视频只能在15fps上下了。 - -很明显,直接使用ffmpeg进行缩放是在是太慢了,不得不说swsscale简直就是ffmpeg里面的渣渣,在对比了几种业界常用的算之后,我们最后考虑实现使用这种快速缩放的算法: - -![](assets/android_video_record/frame_compress.png) - -我们选择一种叫做的**局部均值**算法,前后两行四个临近点算出最终图片的四个像素点,对于源图片的每行像素,我们可以使用Neon直接实现,以缩放Y分量为例: - -```asm - const uint8* src_next = src_ptr + src_stride; - asm volatile ( - "1: \n" - "vld4.8 {d0, d1, d2, d3}, [%0]! \n" - "vld4.8 {d4, d5, d6, d7}, [%1]! \n" - "subs %3, %3, #16 \n" // 16 processed per loop - - "vrhadd.u8 d0, d0, d1 \n" - "vrhadd.u8 d4, d4, d5 \n" - "vrhadd.u8 d0, d0, d4 \n" - - "vrhadd.u8 d2, d2, d3 \n" - "vrhadd.u8 d6, d6, d7 \n" - "vrhadd.u8 d2, d2, d6 \n" - - "vst2.8 {d0, d2}, [%2]! \n" // store odd pixels - - "bgt 1b \n" - : "+r"(src_ptr), // %0 - "+r"(src_next), // %1 - "+r"(dst), // %2 - "+r"(dst_width) // %3 - : - : "q0", "q1", "q2", "q3" // Clobber List - ); -``` -上面使用的Neon指令每次只能读取和存储8或者16位的数据,对于多出来的数据,只需要用同样的算法改成用C语言实现即可。 - -在使用上述的算法优化之后,进行每帧缩放,在Nexus 6p上,只需要不到**5ms**就能完成了,而对于缩放质量来说,ffmpeg的SWS_FAST_BILINEAR算法和上述算法缩放出来的图片进行对比,峰值信噪比(psnr)在大部分场景下大概在**38-40**左右,质量也足够好了。 - -2.旋转 - -在android机器上,由于摄像头安装角度不同,``onPreviewFrame``出来的YUV帧一般都是旋转了90或者270度,如果最终视频是要竖拍的,那一般来说需要把YUV帧进行旋转。 - -对于旋转的算法,如果是纯C实现的代码,一般来说是个O(n^2 ) 复杂度的算法,如果是旋转960x540的yuv帧数据,在nexus 6p上,每帧旋转也需要**30ms+**,这显然也是不能接受的。 - -在这里我们换个思路,能不能不对YUV帧进行旋转? - -事实上在mp4文件格式的头部,我们可以指定一个旋转矩阵,具体来说是在**moov.trak.tkhd box**里面指定,视频播放器在播放视频的时候,会在读取这里矩阵信息,从而决定视频本身的旋转角度,位移,缩放等,具体可以参考下苹果的[文档](https://developer.apple.com/library/content/documentation/QuickTime/QTFF/QTFFChap4/qtff4.html#//apple_ref/doc/uid/TP40000939-CH206-18737) - -通过ffmpeg,我们可以很轻松的给合成之后的mp4文件打上这个旋转角度: - -```cpp -char rotateStr[1024]; -sprintf(rotateStr, "%d", rotate); -av_dict_set(&out_stream->metadata, "rotate", rotateStr, 0); -``` - -于是可以在录制的时候省下一大笔旋转的开销了,excited! - - -3.镜像 - -在使用前置摄像头拍摄的时候,如果不对YUV帧进行处理,那么直接拍出来的视频是会**镜像翻转**的,这里原理就跟照镜子一样,从前置摄像头方向拿出来的YUV帧刚好是反的,但有些时候拍出来的镜像视频可能不合我们的需求,因此这个时候我们就需要对YUV帧进行镜像翻转。 - -但由于摄像头安装角度一般是90或者270度,所以实际上原生的YUV帧是水平翻转过来的,因此做镜像翻转的时候,只需要刚好以中间为中轴,分别上下交换每行数据即可,注意Y跟UV要分开处理,这种算法用Neon实现相当简单: - -```asm -asm volatile ( - "1: \n" - "vld4.8 {d0, d1, d2, d3}, [%2]! \n" // load 32 from src - "vld4.8 {d4, d5, d6, d7}, [%3]! \n" // load 32 from dst - "subs %4, %4, #32 \n" // 32 processed per loop - "vst4.8 {d0, d1, d2, d3}, [%1]! \n" // store 32 to dst - "vst4.8 {d4, d5, d6, d7}, [%0]! \n" // store 32 to src - "bgt 1b \n" - : "+r"(src), // %0 - "+r"(dst), // %1 - "+r"(srcdata), // %2 - "+r"(dstdata), // %3 - "+r"(count) // %4 // Output registers - : // Input registers - : "cc", "memory", "q0", "q1", "q2", "q3" // Clobber List - ); -``` - -同样,剩余的数据用纯C代码实现就好了, 在nexus6p上,这种镜像翻转一帧1080x1920 YUV数据大概只要不到**5ms** - ------ - -在编码好h264视频流之后,最终处理就是把音频流跟视频流合流然后包装到mp4文件,这部分我们可以通过系统的[MediaMuxer](https://developer.android.com/reference/android/media/MediaMuxer.html),[mp4v2](https://code.google.com/archive/p/mp4v2/),或者ffmpeg来实现,这部分比较简单,在这里就不再阐述了 - ------ - -### References - -1. [雷霄骅(leixiaohua1020)的专栏](http://blog.csdn.net/leixiaohua1020) ,大名鼎鼎雷神的博客,里面有非常多关于音视频编码/ffmpeg相关的学习资料,入门必备。也祝愿他能够在天堂安息吧 -2. [Android MediaCodec stuff](http://bigflake.com/mediacodec/),包含了一些MediaCodec使用的示例代码,初次使用可以参考下这里 -3. [Coding for NEON](https://community.arm.com/processors/b/blog/posts/coding-for-neon---part-1-load-and-stores),一个系列教程,讲述了一些常用Neon指令使用方法。上面在介绍缩放的时候使用到了Neon,事实上大部分音视频处理过程都会使用到,以YUV帧处理为例,缩放,旋转,镜像翻转都可以使用neon来做优化 -4. [libyuv](https://chromium.googlesource.com/libyuv/libyuv/),Google开源的一个YUV处理库,上面只针对1080p->540p视频帧缩放的算法,而对于通用的压缩处理,可以直接使用这里的实现,对比起ffmpeg的速度快上不少 -